Bolder Apps è un’agenzia di sviluppo di applicazioni mobili e web focalizzata sull’intelligenza artificiale, con sede a Miami e collaborazioni con startup e aziende in tutto il mondo. Il suo team supporta l’intero ciclo di vita del prodotto, dalla strategia e dalla progettazione UI/UX allo sviluppo mobile nativo e multipiattaforma con Flutter, Swift e Kotlin, oltre allo sviluppo web con React, Node.js e Laravel. L’agenzia offre inoltre architettura backend, ottimizzazione della crescita, ampliamento dei team, supporto continuativo e integrazioni di intelligenza artificiale. Bolder Apps lavora su progetti nei settori fintech, sanitario, e-commerce, social media e lifestyle, risultando interessante per i candidati orientati all’ingegneria di prodotto, ai servizi per i clienti e allo sviluppo applicato dell’intelligenza artificiale.
Ingegnere applicativo LLM - Da remoto in Argentina
Costruisci e gestisci pipeline LLM pronte per la produzione per Bolder Apps, uno studio di prodotti di IA. Guida estrazione, valutazione, affidabilità e ottimizzazione dei costi nei flussi multimodali.
Descrizione
- Guidare pipeline LLM di produzione end-to-end che comprendano acquisizione, chiamate a modelli multimodali, record strutturati, archiviazione, punteggio di affidabilità, tentativi ripetuti e nuove scansioni idempotenti.
- Sviluppare strategie per prompt e schemi, inclusi output vincolati o allineati allo schema, per produrre risultati coerenti e pronti per il prodotto.
- Creare sistemi di classificazione e filtraggio con mappatura delle tassonomie, criteri demografici o relativi al pubblico, deduplicazione e pulizia dei dati.
- Costruire sistemi di valutazione usando dataset di riferimento, test di regressione e metriche di produzione in tempo reale.
- Monitorare la qualità rispetto agli obiettivi di completezza, tassi di duplicazione, inclusioni errate, disponibilità delle immagini e relativi SLA di prodotto.
- Ridurre latenza e spesa tramite controlli sui token, selezione del livello del modello, caching ed elaborazione in batch.
- Rafforzare i job asincroni di lunga durata con timeout, recupero parziale, controlli della memoria e release sicure in produzione.
- Collaborare con i team Flutter/mobile e QA su contratti dei campi, flussi di revisione e analisi degli incidenti.
- Mantenere la documentazione dell’architettura e i runbook operativi che supportano la responsabilità condivisa.
- Monitorare Gemini e API LLM comparabili, raccomandando modifiche ai modelli, strategie di fallback e miglioramenti agli schemi.
Requisiti
- Esperienza comprovata nella realizzazione di applicazioni LLM in produzione, inclusi prompting, output strutturati, tentativi ripetuti, osservabilità e recupero dagli errori.
- Esperienza pratica avanzata con Google Gemini per flussi multimodali di testo, immagini e documenti ed estrazione strutturata.
- Esperienza pratica con almeno un’altra importante piattaforma LLM, come OpenAI o Anthropic.
- Esperienza nell’estrazione di informazioni strutturate da HTML, PDF, immagini e contenuti misti in stile e-mail.
- Esperienza nello sviluppo di sistemi di classificazione e tassonomia basati sugli output LLM.
- Solida pratica di valutazione, comprendente test offline, suite di regressione e metriche di produzione collegate a criteri di accettazione definiti.
- Conoscenza dei controlli di costi e latenza, inclusi budget di token, livelli di modelli meno costosi, caching ed elaborazione in batch.
- Esperienza backend in Python con piattaforme cloud serverless come Cloud Functions e database documentali come Firestore, o pattern GCP comparabili.
- Conoscenza dell’inglese a livello C1 o superiore.
- Disponibilità a sovrapporsi all’orario lavorativo fino alle 17:00 EST circa quando è necessaria una collaborazione in tempo reale.
- Forte senso di responsabilità, con stime realistiche, escalation tempestiva dei blocchi e release completate.
- Costituisce un vantaggio l’esperienza con framework LLM allineati agli schemi, Google Document AI o soluzioni comparabili di OCR/intelligenza documentale, conformità a Gmail API/OAuth, computer vision, operazioni Firebase/GCP, dataset di valutazione in produzione o lavoro in agenzie e studi con più clienti.
Benefit
- Lavoro completamente da remoto e adatto alla collaborazione asincrona, con sovrapposizione fino alle 17:00 EST circa quando richiesta dal coordinamento con i clienti o dalle release.
- Incarico con compenso mensile ricorrente, focalizzato sul lavoro continuativo sulle pipeline di IA e sul mantenimento della qualità e del controllo dei costi in produzione.
- Ampia autonomia nella progettazione dei prompt, negli schemi, nei metodi di valutazione e nelle pratiche di deployment.
- Collaborazione diretta con project manager, ingegneri mobile e responsabili delle decisioni.
- Budget per gli strumenti LLM e cloud necessari a lavorare in modo efficace.
- Accesso a una rete di professionisti orientati al prodotto che lavorano su progetti correlati per diversi clienti.