Estados Unidos
B&A
Cheiron
Ingeniero Backend, Applied Agents (Los Altos)
Estados Unidos
Los Altos, California, Estados Unidos
PythonAWSKubernetesTerraform
Traducción automática. Consulta el original.
■ Sobre el puesto
Cheiron acaba de cerrar una ronda semilla de 8 millones de dólares liderada por Menlo Ventures para construir el sistema operativo de programas farmacológicos.
Buscamos un/a Ingeniero/a Backend, Agentes Aplicados, para ayudar a construir la capa de agentes de Cheiron y los sistemas backend que la impulsan.
Los agentes de Cheiron no solo generan respuestas. Llevan a cabo tareas de varios pasos dentro de flujos de trabajo reales de desarrollo de fármacos, llaman a herramientas de forma fiable, ejecutan código en entornos aislados (sandboxed), conservan el contexto a lo largo de trabajos de varios pasos y ofrecen resultados verificables a los usuarios. Diseñarás y lanzarás el tiempo de ejecución del agente, el arnés, la memoria y las capas de ejecución de herramientas que hacen que todo esto sea posible.
Construimos productos que funcionan en entornos reales de clientes, no demostraciones de investigación ni prototipos. Buscamos un/a constructor/a práctico/a que pueda estructurar rápidamente problemas ambiguos y convertirlos en productos altamente pulidos. No necesitas ser investigador/a de IA ni experto/a en el dominio de las ciencias de la vida, pero nos preocupan profundamente los fundamentos sólidos de ingeniería y la experiencia real en el diseño, construcción y operación de sistemas LLM.
■ Descripción de la empresa
En julio de 2026, Cheiron anunció una ronda semilla de 8 millones de dólares liderada por Menlo Ventures, lo que eleva la financiación total a 13 millones de dólares hasta la fecha, con el respaldo y apoyo estratégico de veteranos del sector, incluidos el cofundador de Moderna y profesor del MIT, Robert Langer; la exdirectora médica de Pfizer, Freda Lewis-Hall; el cofundador y CEO de Chai Discovery, Josh Meier; el ex CEO de Starbucks, Laxman Narasimhan; y el exjefe de IA de Apple, John Giannandrea.
Cheiron está construyendo el primer sistema operativo nativo de IA diseñado para representar un programa farmacológico completo como un único sistema conectado. La plataforma de la empresa ayuda a los equipos biofarmacéuticos a representar, razonar y someter a pruebas de estrés el estado completo de un programa de desarrollo de fármacos, incluidas las afirmaciones, evidencias, suposiciones, riesgos, decisiones y compromisos que determinan si una terapia avanza. En menos de seis meses desde su lanzamiento, Cheiron ha sido adoptada por decenas de miles de profesionales biofarmacéuticos y desplegada por importantes desarrolladores de fármacos, y ya es utilizada por 7 de las 10 principales empresas biofarmacéuticas de Corea.
Cheiron se está expandiendo hacia los equipos de CMC (Química, Fabricación y Controles) farmacéutica. El CMC regula cómo se fabrica, prueba y mantiene la consistencia de un fármaco a lo largo de toda su vida comercial. El trabajo implica cientos de compromisos regulatorios, cambios posteriores a la aprobación y presentaciones en múltiples mercados. Hoy en día, esto se gestiona mediante documentos, hojas de cálculo y memoria institucional. Cheiron aumenta los flujos de trabajo manuales con una capa de inteligencia y razonamiento específica para la regulación de CMC.
Fundada en 2024 por investigadores de IA formados en Stanford. El equipo incluye líderes con décadas de experiencia combinada en el sector farmacéutico y biotecnológico. Con sede en Los Altos, California. Estamos construyendo y desplegando el producto actualmente con una rápida expansión hacia los mercados globales.
■ Qué harás
- Diseñar, construir y operar la capa de agentes de Cheiron: tiempo de ejecución/arnés del agente, infraestructura de llamada a herramientas, ejecución de código en entornos aislados, memoria del agente, y la fiabilidad y observabilidad de tareas de varios pasos
- Diseñar y construir servicios backend y APIs en Python, FastAPI y Postgres
- Diseñar y operar bases de datos vectoriales, búsqueda semántica y sistemas RAG, además de ajustar la calidad y latencia de la búsqueda
- Construir tuberías de ingesta, limpieza e indexación a gran escala para datos de ciencias de la vida, incluidos artículos académicos, fuentes clínicas, regulatorias, de seguridad y patentes
- Construir sistemas que fundamenten las salidas generadas por IA en datos de origen con citas trazables y verificables para que puedan ser confiables en trabajos reales de farmacéutica y biotecnología
- Trabajar directamente con fundadores, expertos en el dominio y clientes iniciales, asumiendo la responsabilidad de los resultados en lugar de solo cerrar tickets
■ Requisitos
- 2+ años de experiencia enviando y operando sistemas backend de producción de principio a fin
- Fundamentos sólidos de ingeniería backend: una comprensión profunda del diseño de API, modelado de datos, bases de datos y fiabilidad del sistema
- Experiencia práctica en producción con sistemas impulsados por IA como LLMs, RAG y bases de datos vectoriales
- Comprensión práctica de cómo funcionan realmente los sistemas de agentes: has construido, o al menos rastreado profundamente, tiempos de ejecución de agentes, arneses, llamadas a herramientas, entornos aislados y memoria
- La iniciativa para establecer tus propias prioridades y realizar entregas rápidamente, incluso cuando las especificaciones están incompletas
- Un equilibrio entre velocidad de entrega rápida y un juicio de ingeniería sólido
- Uso activo de herramientas de codificación de IA como Claude Code y Cursor
■ Deseable
- (Lo más importante) Experiencia construyendo un arnés de agentes interno: si has diseñado y construido herramientas internas o arneses para aumentar la productividad de desarrollo de agentes de tu equipo, esa es la señal más fuerte para nosotros
- Experiencia práctica diseñando y operando LangGraph, marcos de trabajo de agentes o sistemas RAG en producción
- Experiencia construyendo productos empresariales SaaS, o productos farmacéuticos, biotecnológicos o de atención médica
- Familiaridad con datos del dominio de las ciencias de la vida, como literatura académica, ensayos clínicos, documentos regulatorios y patentes
- Experiencia desplegando y operando sistemas de producción en AWS, Terraform y Kubernetes, con un enfoque en la fiabilidad y la observabilidad
- Experiencia en una startup en etapa semilla o inicial
■ Beneficios y ventajas
- Plan de jubilación 401(K)
- Seguros de salud (médico/dental/visión)
- Subsidio de comidas (almuerzo, cena)
- Apoyo de transporte para inicios tempranos y noches tarde
- Barra de snacks en la oficina y apoyo adicional para desplazamientos y viajes de trabajo
■ Proceso de entrevista
Criba > Tarea para casa > Entrevista técnica > Entrevista cultural
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