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Ingeniero/a de Aplicaciones de LLM
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Python
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre ActAI
Hoy en día, más de 5 mil millones de usuarios utilizan aplicaciones básicas como correo electrónico, notas, tareas y calendario, que no están diseñadas nativamente para IA. Nuestra misión es crear aplicaciones proactivas para cualquier persona en el mundo, que no esté acostumbrada a indicaciones complejas. Nuestro objetivo es aportar inteligencia a las conversaciones, recados, organización y flujos de trabajo, con una intervención mínima o nula.
Nuestro producto se centra en lograr una alta fiabilidad para flujos de trabajo de larga duración, contexto persistente y finalización de tareas del mundo real. Creemos que los productos reducirán significativamente las alucinaciones.
Nuestro objetivo es organizar la vida de cualquier persona, permitiéndonos a todos dedicar tiempo a cosas valiosas y significativas.
Sobre el Puesto
Como Ingeniero/a de Aplicaciones de LLM, construirás la capa de inteligencia que potencia las experiencias de IA de ActAI.
Trabajarás en la intersección de LLMs, ingeniería de software y producto, diseñando flujos de trabajo de agentes, mejorando el comportamiento del modelo y convirtiendo las capacidades de IA en experiencias de usuario fiables.
Serás responsable de los problemas de principio a fin, desde la comprensión de las necesidades del usuario, el diseño de flujos de trabajo de agentes, la integración de modelos y herramientas, la construcción de sistemas de evaluación y la mejora continua del comportamiento de la IA en producción.
Enfoque
- Construir y lanzar aplicaciones impulsadas por LLM y flujos de trabajo de agentes de IA
- Diseñar sistemas para razonamiento, planificación, memoria, uso de herramientas y ejecución de múltiples pasos
- Construir pipelines de orquestación fiables que conviertan las salidas probabilísticas del modelo en acciones predecibles, observables y seguras
- Integrar LLMs con APIs, bases de datos, búsqueda, servicios internos y herramientas externas.
- Desarrollar técnicas de prompting, ingeniería de contexto, salidas estructuradas, llamadas a herramientas y otras para mejorar el comportamiento del modelo
- Construir frameworks de evaluación y conjuntos de datos para medir la calidad, fiabilidad y regresiones de la IA
- Depurar sistemas de IA en toda la pila, desde el comportamiento del modelo y los prompts hasta la orquestación, los servicios backend y la experiencia de usuario del producto
- Optimizar sistemas de IA en cuanto a calidad, latencia y coste
- Trabajar en estrecha colaboración con los equipos de producto e ingeniería para convertir problemas de producto ambiguos en soluciones de IA funcionales
- Establecer prácticas de producción para observabilidad, trazabilidad, experimentación, evaluación y mejora continua
Requisitos mínimos
Pila Tecnológica
- Python
- APIs de LLM y proveedores de modelos, incluidas APIs compatibles con OpenAI y modelos de pesos abiertos
- Frameworks de agentes y sistemas de orquestación
- Bases de datos vectoriales y sistemas de recuperación
- Servicios Backend, APIs y sistemas distribuidos
- PyTorch / JAX
Experiencia Ideal
- Sólidos fundamentos de ingeniería de software con experiencia en la creación de aplicaciones impulsadas por IA
- Experiencia práctica con LLMs, IA generativa o sistemas basados en agentes
- Experiencia en el diseño de prompts, flujos de trabajo, evaluaciones o comportamiento de IA
- Capacidad para escribir código limpio y de calidad de producción
- Comodidad trabajando en diferentes capas de abstracción (modelo → sistema → producto)
- Sólidas habilidades de resolución de problemas en entornos ambiguos y de rápida evolución
- Orientación a la entrega, la iteración y la mejora continua
Resultados
- Las funciones de IA llegan a producción rápidamente y generan un impacto medible en el usuario
- Los flujos de trabajo impulsados por LLM son fiables, escalables, observables y mantenibles
- La calidad de la IA mejora a través de la evaluación sistemática, la experimentación y la iteración
- Los flujos de trabajo de IA se vuelven cada vez más predecibles, eficientes y rentables
- Las capacidades complejas de IA se traducen en experiencias de usuario sencillas e intuitivas
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