peopleworth es una firma de consultoría B2B que trabaja en la intersección de los recursos humanos, la tecnología para RR. HH. y el bienestar en el trabajo. Ayuda a pequeñas y medianas empresas a fortalecer sus operaciones de personal mediante la gestión de RR. HH. y nóminas, programas de cultura y desempeño, servicios de orientación y coaching, asesoramiento sobre cumplimiento normativo, apoyo en ciberseguridad y herramientas operativas proporcionadas a través de su peopleworth Employer Group. La empresa se centra en ayudar a las organizaciones a mejorar su eficiencia, cumplir sus obligaciones laborales y apoyar el bienestar de sus empleados a medida que crecen.
Mentor de Ingeniería de IA - Remoto en el Reino Unido
Mentora a estudiantes en sistemas LLM en producción, IA responsable e ingeniería práctica mediante sesiones en directo, debates comunitarios y orientación individual. Ayuda a conectar los conceptos de ingeniería de IA con la práctica laboral y el desarrollo profesional.
Descripción
- Liderar debates en la comunidad en línea que conecten el aprendizaje semanal y el trabajo en proyectos con la práctica real de la ingeniería de IA.
- Planificar e impartir tres sesiones en directo de 60 minutos sobre la aplicación de conocimientos técnicos en contextos industriales.
- Realizar sesiones individuales estructuradas de 30 minutos centradas en la visión del sector y la orientación profesional.
- Compartir aprendizajes prácticos sobre el desarrollo y la operación de sistemas basados en LLM en producción.
- Ayudar a los estudiantes a comprender las vías de acceso a la ingeniería de IA, las expectativas de los empleadores, la calidad del portafolio y los estándares profesionales de ingeniería.
- Colaborar con el equipo de impartición para plantear las inquietudes de los estudiantes, intercambiar comentarios e informar el contenido del programa y las prácticas de participación.
- Mostrar cómo RAG, el diseño de recuperación, las arquitecturas de agentes, la evaluación, la monitorización, la IA responsable y la ingeniería de producción se aplican a situaciones laborales.
- Adaptar el apoyo a personas que cambian de carrera, programadores con experiencia e ingenieros de software en activo con distintos niveles iniciales.
- Respetar los límites de la evaluación académica sin calificar, corregir directamente trabajos evaluados ni proporcionar ayuda paso a paso con tareas evaluadas.
Requisitos
- Experiencia profesional en ingeniería de software, con responsabilidad práctica en la creación y operación de sistemas basados en LLM en producción.
- Experiencia actual en un puesto como Ingeniero de IA, Ingeniero de aplicaciones de IA, Ingeniero de software sénior o principal, Ingeniero de aprendizaje automático, Líder técnico, Ingeniero principal, Arquitecto o Consultor de ingeniería de IA.
- Conocimientos prácticos de API de LLM, llamadas a funciones, RAG, diseño de recuperación, arquitecturas de agentes, métodos de evaluación y optimización de costes o latencia.
- Sólidos fundamentos de ingeniería de producción, incluidas las pruebas, CI/CD, la contenerización, la monitorización y la respuesta ante incidentes.
- Comprensión práctica del despliegue de IA responsable, incluida la gobernanza, la auditabilidad, la evaluación de sesgos, la supervisión humana y las consideraciones normativas.
- Experiencia con herramientas de desarrollo de software asistido por IA, incluido el conocimiento de los errores habituales y de los métodos para validar el código generado.
- Capacidad para explicar ideas técnicas complejas con claridad a personas con distintos niveles de experiencia técnica.
- Sólidas habilidades de comunicación, facilitación, mentoría y creación de relaciones, junto con el criterio necesario para guiar a los estudiantes en situaciones inciertas sin ser excesivamente prescriptivo.
- Comodidad utilizando plataformas de aprendizaje y comunicación en línea.
- Se valorará la experiencia en docencia, mentoría, facilitación o aprendizaje en línea.
- Se valorará un máster, aunque no es obligatorio.
Beneficios
- Una cultura de rendimiento colaborativa y centrada en las personas.
- Oportunidades de crecimiento en un entorno dinámico.
- La oportunidad de aplicar conocimientos actuales del sector al desarrollo de profesionales emergentes de la ingeniería de IA.
- Participación flexible en un entorno de aprendizaje remoto, sujeta a los requisitos del puesto.