Ingeniero de IA

Sobre TomTom: TomTom es un líder mundial en navegación, cartografía e información de tráfico. Únete a nuestro equipo dinámico y a nuestra vibrante cultura para contribuir a dar forma al futuro de la tecnología de localización.

Resumen del puesto: Buscamos un AI Engineer para diseñar, construir y ejecutar funciones y productos impulsados por IA que lleguen a los clientes de TomTom. Convertirás los avances en aprendizaje automático y modelos de lenguaje extensos (LLMs) en sistemas de producción fiables y escalables. Trabajarás estrechamente con científicos aplicados, ingenieros de software y gestores de producto para llevar las ideas desde el prototipo a la producción, y ayudarás a elevar el estándar de cómo se construye y evalúa la IA en todo TomTom.

• Construir sistemas de IA: Diseñar, desarrollar y mantener soluciones de IA en producción, incluyendo aplicaciones basadas en LLM, pipelines de generación aumentada por recuperación (RAG), flujos de trabajo de agentes y servicios de modelos de ML.
• Llevar modelos a producción: Tomar modelos y prototipos de científicos aplicados y convertirlos en servicios robustos, de baja latencia y rentables que escalen al tráfico global.
• Evaluación y calidad: Definir y automatizar marcos de evaluación, benchmarks y salvaguardas que midan la precisión, la seguridad, la latencia y el coste, y monitorizar los modelos una vez que estén en producción.
• Datos y pipelines: Construir y optimizar pipelines de datos para entrenamiento, ajuste fino (fine-tuning), embeddings e inferencia, asegurando que los datos sean de alta calidad, trazables y se gestionen de acuerdo con los requisitos de privacidad.
• MLOps e infraestructura: Implementar CI/CD para ML, versionado de modelos, seguimiento de experimentos y observabilidad en plataformas en la nube.
• Colaboración transversal: Trabajar con las partes interesadas de producto, ingeniería y ciencia para comprender los requisitos, sopesar las compensaciones y ofrecer soluciones de IA que satisfagan las necesidades del cliente.
• Mejora continua: Mantenerse al día con el ecosistema de IA, que evoluciona rápidamente, evaluar nuevos modelos, herramientas y técnicas, y compartir lo aprendido con la comunidad de ingeniería en general.