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AI Fund es un estudio de capital riesgo que ayuda a lanzar y desarrollar empresas basadas en la inteligencia artificial. Trabaja con fundadores y pioneros tecnológicos, asume un papel de cofundador minoritario y apoya la creación de aplicaciones de IA en ámbitos como la fabricación, la salud mental, la educación y la atención sanitaria. Su labor combina la creación de empresas con apoyo práctico para equipos que aplican la IA a retos de diversos sectores.
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Empleos de la empresa

Ingeniero/a de Software, Sistemas de IA (Trabajo remoto en EE. UU.)

Desarrolla agentes LLM listos para producción para la plataforma empresarial de inteligencia de seguridad de Haven Safety. Hazte cargo de los sistemas de recuperación, evaluación, observabilidad y fiabilidad para investigaciones críticas de seguridad.

USEstados UnidosRemotoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automáticoIngeniero de IA
AzureElasticsearchMongoDBNeo4jPython

Descripción

  • Desarrolla y ejecuta pipelines LLM de varios pasos que coordinan llamadas a modelos y herramientas, consultas a grafos, recuperación, controles de calidad y transferencias entre agentes especializados.
  • Amplía el equipo coordinado de agentes y la capa de orquestación de Haven, desde la evidencia de incidentes hasta el análisis, la revisión y el aprendizaje empresarial.
  • Crea la capa de contexto mediante recorridos de Neo4j, búsqueda vectorial y recuperación híbrida.
  • Desarrolla conjuntos de datos de evaluación, métodos de puntuación, suites de regresión, comparaciones de modelos, ciclos de revisión humana y atribución de calidad por etapa.
  • Añade trazabilidad, auditoría de llamadas a herramientas, supervisión de costes y latencia, recuperación ante fallos y paneles de calidad.
  • Identifica bucles de agentes, alucinaciones y degradaciones silenciosas del rendimiento antes de que afecten a los clientes.
  • Elige entre los modelos de OpenAI, Anthropic y Google según los requisitos de cada tarea.
  • Trabaja estrechamente con los equipos de producto e ingeniería del conocimiento.
  • Contribuye a definir la hoja de ruta de IA.
  • Diseña, entrega, instrumenta y mejora continuamente sistemas de razonamiento de IA y LLM utilizando evidencias de producción.
  • Reporta directamente al CTO.

Requisitos

  • Experiencia en ingeniería de IA o aprendizaje automático, incluida la entrega de sistemas LLM utilizados por clientes reales.
  • Experiencia práctica en la creación y resolución de problemas en flujos de trabajo de varios pasos que utilizan herramientas, con LangGraph, LangChain o un framework comparable.
  • Enfoque sistemático para evaluar LLM mediante conjuntos de datos representativos, pruebas de regresión, métodos de LLM como juez o ciclos de revisión humana.
  • Experiencia en la preparación de contexto para LLM, con una justificación clara de qué recuperar, cuánto recuperar y por qué.
  • Responsabilidad sobre sistemas de producción durante el despliegue, la supervisión y la respuesta a incidentes, incluido el diagnóstico y la resolución de fallos o regresiones.
  • Capacidad para trabajar con distintos proveedores de modelos y explicar las ventajas y desventajas relacionadas con calidad, latencia, coste, contexto y riesgo operativo.
  • Muy valorable: experiencia con Neo4j y Cypher o con una base de datos de grafos comparable, además de capacidad para aprender rápidamente el modelado de datos en grafos.
  • Dominio avanzado de Python.
  • Experiencia de producción con FastAPI, servicios asíncronos, pruebas, observabilidad e interfaces mantenibles.
  • Se valorará: conocimientos de Cypher, evolución de esquemas, patrones MERGE, embeddings y operación de un grafo de conocimiento activo.
  • Se valorará: conocimiento de inyección de prompts, prevención de filtraciones de contexto, aislamiento de tenants, control de acceso basado en roles y separación de capas de políticas.
  • Se valorará: experiencia operando servicios de IA en producción en Azure y trabajando con Azure AI Search, Pinecone, MongoDB Atlas, pgvector, Elasticsearch o una plataforma similar.
  • Muy valorable: experiencia previa trabajando en un entorno empresarial.
  • Las personas candidatas deben residir en Estados Unidos; no se contempla la reubicación.

Beneficios

  • Trabaja en desafíos importantes de razonamiento de IA.
  • Únete a un equipo que prioriza la evaluación en su práctica de ingeniería.
  • Entrega tecnología con un efecto directo y visible en los clientes.
  • Asume una responsabilidad amplia dentro de un equipo pequeño.
  • Recibe aportaciones directas de los equipos de seguridad y de las personas usuarias finales.
  • Trabaja estrechamente con el CTO y con los equipos de producto e ingeniería del conocimiento.
  • Toma decisiones técnicas relevantes y observa cómo los resultados llegan rápidamente a los clientes.

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