Freelance Forward Deployed AI Engineer

• Experiencia práctica entrenando o ajustando (fine-tuning) LLMs y/o construyendo sistemas agénticos (te ayuda a razonar sobre las necesidades del cliente, aunque el rol en sí trata de construir soluciones de datos, no de entrenar modelos).
• Título avanzado (MSc/PhD) en IA, Ciencias de la Computación o un campo relacionado.
• Experiencia en crowdsourcing y/o IA centrada en datos, y con entrega de múltiples proyectos a ritmo rápido para clientes de IA de vanguardia.

El Forward Deployed AI Engineer es el rol técnico de mayor nivel de Toloka en contacto con el cliente. Colaborarás directamente con CTOs, VPs de Ingeniería y ML, líderes de investigación y equipos de IA aplicada, ayudándoles a resolver desafíos complejos de datos de IA y a traducir objetivos de modelos ambiciosos en soluciones prácticas y escalables.

Este es un rol práctico (hands-on). Diseñarás y construirás los pipelines de generación de datos, etiquetado y evaluación que impulsan la próxima generación de modelos de IA. En lugar de entrenar los modelos tú mismo, ayudarás a los clientes a identificar la estrategia de datos adecuada y te harás responsable de la solución, desde el descubrimiento del problema hasta su implementación y entrega.

Más allá de entregar soluciones a los clientes, ayudarás a dar forma a cómo Toloka aborda la ingeniería de soluciones de IA: estableciendo mejores prácticas, elevando el nivel técnico en los proyectos y mentorizando a Solution Engineers y Technical Consultants.

Cada proyecto es diferente. Una semana podrías estar diseñando pipelines de evaluación para modelos fundacionales de vanguardia, y la siguiente ayudando a una empresa a construir conjuntos de datos de razonamiento específicos de un dominio o flujos de trabajo de datos sintéticos.

Este rol se sitúa en la intersección de la consultoría, la ingeniería y la IA. Trabajarás directamente con algunas de las empresas de IA líderes del mundo, ayudando a definir cómo se entrenan y evalúan los modelos de próxima generación.

Lo que harás

• Actuar como la principal contraparte técnica para CTOs, VPs de Ingeniería y líderes de investigación/ingeniería.
• Liderar conversaciones ejecutivas utilizando un enfoque estructurado de "respuesta primero" (BLUF).
• Gestionar escaladas y expectativas con compostura e integridad.
• Construir relaciones de confianza a largo plazo recomendando soluciones basadas en evidencia.

• Hacer excelentes preguntas para descubrir la necesidad real del cliente: la "pregunta detrás de la pregunta". Comprender su modelo, qué métricas quieren mejorar y cómo pretenden entrenarlo o evaluarlo.
• Basarte en un sólido conocimiento de cómo se entrenan y ajustan (fine-tuning) los LLM para mantener conversaciones creíbles con sus líderes técnicos, comprender su estrategia de datos y proponer proactivamente los datos que resolverán su problema, con opciones y justificaciones ("basándonos en su objetivo, probablemente necesite esto, o aquello").

• Diseñar y construir las soluciones de datos tú mismo: configurar componentes de etiquetado de datos y controles de calidad, desarrollar interfaces de usuario y soluciones impulsadas por IA (por ejemplo, sistemas agénticos, RAG, generación de datos sintéticos) e integrarlos en pipelines automatizados y de múltiples etapas que produzcan datos para el entrenamiento y la evaluación de la IA.
• Arquitectar y razonar sobre soluciones complejas de múltiples etapas de extremo a extremo; realizar experimentos para demostrar que el pipeline entrega datos con la calidad y velocidad requeridas; iterar desde un MVP hacia la producción.
• Proporcionar liderazgo técnico en múltiples proyectos de clientes, establecer estándares de ingeniería y mejores prácticas reutilizables, y mentorizar a Solution Engineers y Technical Consultants para elevar el nivel técnico general de la organización.

• Asumir la entrega de extremo a extremo —plazos, calidad y escalabilidad— y el resultado comercial: Margen Bruto y Margen de Contribución, identificando los factores, las compensaciones y los próximos puntos de control, no solo describiéndolos.
• Identificar e impulsar oportunidades de expansión.

No se espera que nadie cumpla con todos los requisitos a continuación. Si aportas una sólida combinación de comunicación con el cliente, experiencia en IA/LLM y experiencia práctica en ingeniería, nos encantaría saber de ti.

• Comunicación ejecutiva. Capacidad para liderar con confianza conversaciones con CTOs, VPs y partes interesadas técnicas de alto nivel: de forma clara, concisa, estructurada, persuasiva y con calma bajo presión. El inglés profesional (C1+) es esencial.
• Sólido conocimiento del desarrollo moderno de LLM. Entiendes cómo se entrenan, ajustan y evalúan los LLM modernos (incluyendo SFT, RLHF/RLAIF, DPO/PPO, modelado de recompensas y LoRA/PEFT). Te sientes cómodo discutiendo estos temas con interlocutores técnicos sénior y traduciendo sus objetivos en soluciones de datos de IA eficaces.
• Ingeniería de soluciones práctica (hands-on). Has diseñado soluciones de IA complejas, construido pipelines de múltiples etapas y desarrollado sistemas impulsados por IA (por ejemplo, flujos de trabajo agénticos, RAG o generación de datos sintéticos). Te sientes cómodo trabajando en Python (NumPy, Pandas), integrando APIs y prototipando de forma independiente soluciones basadas en LLM.
• Sólidos fundamentos de ingeniería de software. Entiendes el control de versiones, las pruebas, el pensamiento de MVP y el desarrollo iterativo. La experiencia en la construcción de software de producción es una gran ventaja.
• Excepcional capacidad de descubrimiento y definición de problemas. Disfrutas trabajando en entornos de ambigüedad, haciendo las preguntas adecuadas y traduciendo los objetivos de negocio o investigación en estrategias claras de datos y evaluación de IA.
• Seniority y trayectoria. Más de 8 años entregando proyectos complejos de IA, ML o datos de extremo a extremo, con experiencia influyendo en la dirección técnica más allá de proyectos individuales. Se valora mucho la experiencia estableciendo estándares de ingeniería, mentorizando ingenieros o liderando iniciativas técnicas transversales. La experiencia en consultoría estratégica de primer nivel (McKinsey, Bain, BCG) y/o como ingeniero de ML/LLM aplicado es una ventaja significativa.
• Mentalidad de propiedad (ownership). Asumes la responsabilidad de los resultados, realizas compensaciones reflexivas entre tiempo, coste y calidad, y te sientes cómodo siendo responsable tanto del éxito técnico como del comercial.

• Colaboración freelance (B2B), con posibilidad de incorporarse a un equipo de proyecto si las cosas van bien;
• Horario flexible, totalmente remoto (40 horas semanales);
• Trabaja en la vanguardia del desarrollo de la IA, junto a un equipo de expertos dedicado y dinámico;
• Proyectos con clientes que son líderes en la industria de la IA y nombres reconocidos mundialmente;
• Comunidad agradable.

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