Ingeniero de IA

Descripción

Resumen: Este puesto implica ser propietario del núcleo de IA de un nuevo producto, centrándose en la precisión del sistema de producción, la eficiencia de costos y la mejora continua. Aspectos destacados: 1. Ser propietario del núcleo de IA de un nuevo producto con impacto significativo 2. Centrarse en lanzar un sistema de producción, no en investigación 3. Mejorar continuamente la calidad basándose en las señales de los clientes Caseproof es la empresa detrás de MemberPress, la plataforma de membresía para WordPress más utilizada. Somos una empresa privada, rentable y autofinanciada. Estamos desarrollando un nuevo producto impulsado por IA y buscamos al ingeniero que será responsable del substrato de IA que lo alimenta. **El puesto** Serás el responsable del núcleo de IA de un nuevo producto que será utilizado semanalmente por miles de clientes que pagan. Tubo de inferencia, recuperación, control de versiones de indicaciones (prompts), conjunto de evaluación, disciplina de costos, ciclo de mejora de modelos... todo ello. Se trata de un puesto orientado al lanzamiento, no a la investigación. No entrenamos modelos ni publicamos artículos. Construimos un sistema de producción que debe ser preciso, económico de ejecutar y mejorar constantemente mes tras mes. Informarás directamente al responsable senior de ingeniería y trabajarás junto a un pequeño equipo enfocado. **Lo que harás** * Diseñar y ejecutar el tubo de inferencia. Generación aumentada por recuperación con llamadas estructuradas a herramientas, respuestas fundamentadas en citas y enrutamiento de modelos según niveles. * Gestionar el control de versiones de indicaciones (prompts) y el conjunto de evaluación. Evaluaciones reales, con casos adversarios y puertas de bloqueo para lanzamientos. Las evaluaciones basadas en "vibraciones" no se lanzan aquí. * Gestionar la telemetría de costos y la disciplina de costos. Límites por usuario, aplicación forzosa del enrutamiento de modelos, almacenamiento en caché y detección de abusos. El producto incluye una versión gratuita; tú eres responsable de mantener su rentabilidad a gran escala. * Construir el bucle de retroalimentación que permita que el sistema mejore con el tiempo. * Iterar continuamente sobre la calidad basándote en señales reales de los clientes. **Qué necesitamos** * Has lanzado personalmente al menos un producto o característica impulsada por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en producción, del que dependen usuarios reales. Puedes describir sus indicaciones (prompts), evaluaciones y telemetría de costos en detalle porque tú las diseñaste. * Has experimentado y superado al menos uno de los siguientes: deriva de indicaciones (prompt drift), regresión por versión de modelo, degradación de la calidad de recuperación, sobrecoste, incidente de alucinación o fallo del conjunto de evaluación que bloqueó un lanzamiento. * Fuerte experiencia en ingeniería full-stack. Conocimiento práctico de Python o TypeScript, comodidad con Postgres y SQL, y capacidad para gestionar integraciones de extremo a extremo. * Experiencia con almacenes vectoriales (pgvector, Pinecone o equivalente). * Experiencia práctica preferible con la API de Anthropic; también es válida la API de OpenAI. * Consideras la deriva de indicaciones (prompt drift), la cobertura de evaluaciones, la disciplina de costos y los bucles de retroalimentación como superficies de ingeniería, no como aspectos secundarios. **Qué no necesitamos** * Científicos investigadores. No entrenamos modelos. * Envolturas de LangChain. Nosotros gestionamos internamente nuestra orquestación. * CVs cargados de jerga de IA pero pobres en sistemas lanzados. **Remuneración** Compensación generosa y estructura de bonos. Seguro médico, dental y de visión para empleados estadounidenses. Trabajo remoto desde el inicio, con preferencia por la compatibilidad horaria con la zona horaria de Montaña (EE.UU.). **Cómo aplicar** Envía lo siguiente: * Una breve carta de presentación (menos de 300 palabras) describiendo el sistema impulsado por LLM más interesante que hayas lanzado, qué fue lo más difícil y qué harías de forma distinta la próxima vez. * Un enlace a un ejemplo de tu portafolio, repositorio de GitHub o artículo que muestre tu trabajo. * Tu currículum. * Tu rango esperado de remuneración y tu fecha más temprana de inicio. **Proceso** Avanzamos con rapidez: aproximadamente 2–3 semanas desde el inicio hasta la finalización. * Entrevista inicial de 30 minutos con el CEO. * Conversación técnica de 60–90 minutos con el responsable de ingeniería. Explícanos detalladamente uno de tus sistemas LLM lanzados. * Proyecto de prueba remunerado de una semana sobre un problema acotado. * Conversación final. Oferta habitualmente dentro de las 48 horas.