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Safe Fleet
Safe Fleet
1001 – 5000 Empleados
Patrocinador de visa H1BAtención sanitariaConstrucciónManufactura
Safe Fleet desarrolla tecnología y equipos inteligentes de seguridad para vehículos comerciales y de servicio público. Sus productos incluyen sistemas de vídeo y cámaras, así como tecnología para evitar colisiones, integrados en distintas marcas para operadores de flotas de sectores como el transporte escolar y público, los servicios de emergencia, la construcción, la agricultura, la gestión de residuos y el reciclaje, y el transporte por carretera. Su labor se centra en ayudar a los operadores a mejorar la seguridad y el rendimiento de los vehículos para conductores, pasajeros y personas cercanas.
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Empleos de la empresa

Ingeniero/a sénior de software, ingeniería de productos de IA

Desarrolla funciones y servicios de IA listos para producción para la plataforma de seguridad de flotas de Safe Fleet. Aplica modelos de lenguaje extensos, aprendizaje automático, visión artificial e ingeniería de agentes de IA.

CACanadá
120.000 $ – 140.000 $ / año
HíbridoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automáticoIngeniero de IA
AWSAzureGoogle Cloud PlatformNubeSDLC

Descripción

  • Diseña y entrega funciones de IA seguras y escalables, así como servicios compartidos para uso en producción.
  • Aplica IA generativa, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y visión artificial para responder a las necesidades del producto.
  • Crea soluciones con modelos de lenguaje extensos (LLM), generación aumentada por recuperación (RAG), agentes de IA, orquestación de flujos de trabajo y aprendizaje automático convencional.
  • Desarrolla servicios de backend y API que conectan las capacidades de IA con los productos existentes.
  • Evalúa, supervisa y ajusta sistemas de IA para mejorar su fiabilidad, rendimiento y coste.
  • Contribuye a definir arquitecturas de IA reutilizables, prototipos y lanzamientos en producción.
  • Aplica prácticas de ingeniería nativas de IA durante todo el ciclo de vida del desarrollo de software.
  • Mejora la productividad de ingeniería con agentes de programación de IA, desarrollo basado en especificaciones y automatización.
  • Desarrolla y aplica agentes de IA, habilidades reutilizables y flujos de trabajo automatizados para la implementación, las pruebas, la revisión de código y la entrega.
  • Impulsa prácticas de ciclo de vida de desarrollo agéntico y, a la vez, preserva la calidad, la seguridad y la facilidad de mantenimiento del software.
  • Colabora con el equipo de gestión de producto y con colegas de ingeniería para convertir las necesidades del producto en soluciones técnicas.
  • Participa en revisiones de arquitectura y diseño, revisiones de código y decisiones técnicas.
  • Asesora a otros ingenieros y promueve los estándares de ingeniería, el intercambio de conocimientos y la mejora continua.
  • Mantente al día sobre nuevas tecnologías de IA y prácticas de ingeniería nativas de IA.

Requisitos

  • Al menos seis años de experiencia profesional en ingeniería de software, con sólidos conocimientos de diseño de sistemas y arquitectura de software.
  • Experiencia demostrable en la creación y el lanzamiento en producción de aplicaciones o funciones de producto basadas en IA.
  • Experiencia práctica con plataformas modernas de IA como OpenAI, Azure OpenAI, Google Gemini o Claude.
  • Sólido conocimiento de los modelos de lenguaje extensos (LLM), los modelos transformer, la ingeniería de prompts, las arquitecturas RAG, los agentes de IA y la orquestación de flujos de trabajo.
  • Conocimientos prácticos de ciencia de datos y fundamentos del aprendizaje automático, incluida la evaluación de modelos y su rendimiento.
  • Experiencia en la creación de sistemas de backend, API y soluciones escalables en la nube con AWS, Azure o Google Cloud Platform.
  • Dominio de herramientas de programación con IA, como Claude Code, GitHub Copilot o Cursor.
  • Experiencia con métodos de ingeniería nativos de IA, incluido el desarrollo basado en especificaciones y los flujos de trabajo de software asistidos por IA.
  • Conocimientos prácticos del desarrollo de software agéntico, incluida la implementación asistida por agentes, las pruebas automatizadas, la verificación y la automatización del desarrollo.
  • Sólidas capacidades para resolver problemas, comunicarse y colaborar con equipos multidisciplinarios.
  • Se valorará: Experiencia en la entrega de funciones de IA para productos de software comerciales.
  • Se valorará: Experiencia en visión artificial, análisis de imágenes o vídeo, aprendizaje profundo o aprendizaje automático predictivo.
  • Se valorará: Experiencia con modelos locales o autoalojados, Hugging Face y el Model Context Protocol (MCP).
  • Se valorará: Experiencia con marcos de orquestación de agentes de IA y canalizaciones de aprendizaje automático en producción.
  • Se valorará: Experiencia en la creación de agentes personalizados de programación con IA, habilidades reutilizables para agentes, verificación automatizada e integración con CI/CD.
  • Se valorará: Experiencia en la creación de servicios de IA reutilizables o plataformas compartidas de IA.
  • Se valorará: Familiaridad con metodologías ágiles y experiencia en entornos regulados o centrados en la seguridad.

Beneficios

  • Bonificación del 12,5 %.
  • Entorno laboral que ofrece igualdad de oportunidades y valora la diversidad y la inclusión.
  • Prácticas de contratación justas y equitativas.
  • Cultura laboral que ayuda a los empleados a prosperar y alcanzar su potencial.

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Lidera el diseño y la implementación de flujos de trabajo de IA agéntica en Xero, una plataforma de contabilidad en la nube. Conecta modelos de lenguaje de gran tamaño con sistemas empresariales y crea patrones de automatización seguros y reutilizables.

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CACanadáHíbridoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automático

Construye la infraestructura, las canalizaciones y la supervisión de ML en producción que sustentan la plataforma de atención posaguda de ExaCare AI. Ayuda a los equipos sanitarios a tomar decisiones de colocación más seguras mediante sistemas de machine learning fiables y escalables.

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