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Ingeniero de Aplicaciones LLM
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Sobre ActAI
Existen más de 5 mil millones de usuarios que utilizan aplicaciones básicas hoy en día, como correo electrónico, notas, tareas o calendario, y no son nativas de IA. Nuestra misión es crear aplicaciones proactivas para cualquier persona en el mundo que no esté acostumbrada a realizar prompts complejos. Nuestro objetivo es aportar inteligencia a las conversaciones, los recados, la organización y los flujos de trabajo, con un uso mínimo o nulo de prompts.
Nuestra primera aplicación es una app de comunicación móvil centrada en agentes. Creemos que crear aplicaciones que los usuarios utilicen a diario para la comunicación, la coordinación y la colaboración ayudará a integrar la IA en sus vidas. El efecto neto es eliminar la desinformación, reducir los costes de coordinación y permitir tareas y colaboraciones de alta calidad a gran escala con un uso mínimo o escaso de prompts.
Sobre el puesto
Como Ingeniero de Aplicaciones LLM, construirás la capa de inteligencia que impulsa las experiencias de IA de ActAI.
Enfoque
Trabajarás en la intersección de LLMs, ingeniería de software y producto, diseñando flujos de trabajo de agentes, mejorando el comportamiento de los modelos y convirtiendo las capacidades de IA en experiencias de usuario fiables.
Te harás cargo 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 creación de sistemas de evaluación y la mejora continua del comportamiento de la IA en producción.
- Construir y lanzar aplicaciones impulsadas por LLM y flujos de trabajo de agentes de IA
- Diseñar sistemas para el razonamiento, la planificación, la memoria, el uso de herramientas y la ejecución en varios pasos
- Construir tuberías de orquestación fiables que conviertan las salidas probabilísticas de los modelos en acciones predecibles, observables y seguras
- Integrar LLMs con APIs, bases de datos, búsquedas, servicios internos y herramientas externas.
- Desarrollar prompts, ingeniería de contexto, salidas estructuradas, llamadas a herramientas y otras técnicas para mejorar el comportamiento del modelo
- Construir marcos de evaluación y conjuntos de datos para medir la calidad, la fiabilidad y las 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 de backend y la experiencia de usuario del producto
- Optimizar los sistemas de IA en cuanto a calidad, latencia y coste
- Trabajar estrechamente con los equipos de producto e ingeniería para convertir problemas de producto ambiguos en soluciones de IA funcionales
- Establecer prácticas de producción para la observabilidad, el rastreo, la experimentación, la evaluación y la mejora continua
Stack tecnológico
- Python
- APIs de LLM y proveedores de modelos, incluyendo APIs compatibles con OpenAI y modelos de pesos abiertos
- Marcos de trabajo de agentes y sistemas de orquestación
- Bases de datos vectoriales y sistemas de recuperación
- Servicios de 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 la IA
- Capacidad para escribir código limpio y de calidad de producción
- Comodidad trabajando a través de capas de abstracción (modelo → sistema → producto)
- Fuertes habilidades de resolución de problemas en entornos ambiguos y de ritmo rápido
- Predisposición hacia el lanzamiento, la iteración y la mejora continua
Resultados
- Las funcionalidades de IA llegan a producción rápidamente y ofrecen 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 mediante 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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