Estados Unidos
Abbott Laboratories
CNA Insurance
Ingeniero Principal de IA
Estados Unidos
Chicago, Illinois, Estados Unidos
AWSGCPKubernetesGoTerraform
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Tienes una visión clara de hacia dónde puede ir tu carrera. Y nosotros tenemos el liderazgo para ayudarte a llegar allí. En CNA, nos esforzamos por crear una cultura en la que las personas sepan que importan y forman parte de algo importante, asegurando que las habilidades de todos los empleados se utilicen en su máximo potencial.
Contribuidor individual que proporciona el más alto nivel de liderazgo técnico en el diseño, desarrollo y escalado de la plataforma de ingeniería agentiva nativa de IA de CNA. Este rol opera en la intersección de la ingeniería de sistemas de IA, la experiencia del desarrollador y la entrega de software, construyendo las capacidades fundamentales de la plataforma que permiten a la organización de ingeniería en general construir, enviar y ejecutar sistemas nativos de IA de alta calidad y seguros a la velocidad de la IA. El enfoque está en diseñar y entregar flujos de trabajo agentivos, canalizaciones de CI/CD aumentadas por IA, habilidades reutilizables y marcos de agentes, y barreras de calidad/seguridad que hacen que la entrega acelerada por IA sea segura y escalable en toda la empresa.
DESCRIPCIÓN DEL PUESTO
Funciones y responsabilidades esenciales
Realiza una combinación de tareas de acuerdo con las directrices departamentales:
- Actúa como uno de los ingenieros principales de la plataforma de ingeniería nativa de IA de CNA, diseñando el sistema de extremo a extremo que abarca flujos de trabajo de codificación agentiva, mercados de habilidades y agentes, canalizaciones de CI/CD aumentadas por IA, puertas de calidad automatizadas y aprovisionamiento rápido de entornos. Lidera la integración de herramientas de IA (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot) en el ciclo de vida de entrega de software, asegurando que estas capacidades se compongan en una plataforma coherente y gobernada.
- Diseña y construye la capa de infraestructura agentiva —incluyendo patrones de orquestación multiagente, marcos de subagentes, estándares de autoría de habilidades y mejores prácticas de ingeniería de contexto— que permite a los equipos de ingeniería operar a velocidad nativa de IA sin sacrificar la integridad arquitectónica o la postura de seguridad.
- Proporciona consultoría técnica experta a los líderes de ingeniería, equipos de portafolio y arquitectura sobre cómo adoptar prácticas de desarrollo nativas de IA, evaluar la calidad del código generado por IA e integrar herramientas agentivas en los flujos de trabajo existentes. Asesora sobre las compensaciones entre velocidad y calidad, los requisitos de bucle humano y los niveles apropiados de autonomía de IA para diferentes perfiles de riesgo (por ejemplo, sistemas clasificados por Sox frente a prototipado rápido).
- Lidera la estrategia técnica y la implementación de la plataforma de métricas de ingeniería. Consulta con los principales interesados de liderazgo tecnológico para proporcionar información en la toma de decisiones basada en datos.
- Actúa como el recurso técnico senior que mentorea a ingenieros en toda la organización en prácticas de ingeniería nativa de IA —incluyendo patrones de codificación agentiva, ingeniería de contexto, flujos de trabajo de prompt a código y pruebas asistidas por IA— elevando el nivel de capacidad para que los equipos se vuelvan autosuficientes sin dependencia de coaching continuo.
- Investiga, evalúa y recomienda herramientas, marcos e infraestructura de ingeniería de IA (por ejemplo, plataformas de evaluación, sistemas de orquestación de agentes, automatización de aprovisionamiento de entornos) alineados con la dirección estratégica de CNA. Lidera el análisis de construir vs. comprar para capacidades de plataforma como herramientas de CI/CD, aprovisionamiento de sandbox e infraestructura de evaluación de LLM.
- Se asocia estrechamente con los equipos de Arquitectura, Seguridad, Ingeniería en la Nube y Datos para garantizar que la plataforma de ingeniería de IA se integre con la infraestructura empresarial (GCP/GKE, GitHub, JFrog Artifactory), cumpla con los requisitos regulatorios y de cumplimiento (seguimiento de modelos de IA, controles Sox) y escale para soportar a cientos de ingenieros y equipos de pods de IA en todos los portafolios.
Puede realizar tareas adicionales según se le asignen.
Relación de reporte
Típicamente Director o superior
#LI-KJ1 #LI-HYBRID
En ciertas jurisdicciones, CNA está legalmente obligada a incluir una estimación razonable de la compensación para este puesto. En el Distrito de Columbia, California, Colorado, Connecticut, Illinois, Maryland, Massachusetts, Nueva York y Washington, el rango salarial base nacional para este nivel de puesto es de $97,000 a $189,000 anuales.
Las determinaciones salariales se basan en varios factores, incluyendo, entre otros, la experiencia laboral relevante, las habilidades, las certificaciones y la ubicación.
CNA utiliza tecnología habilitada por IA durante el proceso de reclutamiento. Para más información, visite nuestra página de carreras cna.com/careers.
CNA se compromete a proporcionar adaptaciones razonables a personas cualificadas con discapacidades en el proceso de reclutamiento. Para solicitar una adaptación, póngase en contacto con leaveadministration@cna.com [leaveadministration@cna.com]
Requisitos mínimos
Habilidades, conocimientos y aptitudes
- Conocimiento experto en prácticas de ingeniería de software nativas de IA, incluyendo flujos de trabajo de codificación agentiva (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot), ingeniería de prompts y contexto, orquestación multiagente, protocolo MCP y patrones de autoría de habilidades/agentes.
- Comprensión profunda del ciclo de vida moderno de entrega de software con experiencia específica en cómo la IA transforma cada fase —desde requisitos y diseño asistidos por IA hasta generación de código agentivo, pruebas automatizadas, revisión de código aumentada por IA y despliegue continuo.
- Competente en la construcción y operación de plataformas de CI/CD (GitHub Actions o equivalente), infraestructura como código (Terraform), orquestación de contenedores (GKE/Kubernetes) y plataformas en la nube (GCP), con la capacidad de diseñar canalizaciones que apliquen puertas de calidad y seguridad sin crear cuellos de botella en la entrega.
- Sólido conocimiento de ingeniería de seguridad de aplicaciones, incluyendo seguridad de la cadena de suministro, gestión y curación de artefactos, análisis estático/dinámico, gestión de secretos y los vectores de ataque específicos introducidos por el código generado por IA (alucinación de dependencias, deriva del modelo, inyección de prompts).
- Capacidad demostrada para diseñar plataformas y herramientas para desarrolladores que sirvan a cientos de ingenieros con diversos niveles de habilidad —equilibrando la capacidad del usuario avanzado con barreras que previenen el mal uso y mantienen la calidad del código a escala.
- Capacidad probada para evaluar e integrar rápidamente tecnologías emergentes de IA, con el juicio para distinguir entre el bombo publicitario y la capacidad lista para producción. Cómodo operando en un dominio de rápido movimiento donde el panorama de herramientas cambia semanalmente.
- Excelentes habilidades de comunicación con la capacidad de traducir conceptos complejos de ingeniería de IA para audiencias técnicas y no técnicas. Capaz de influir en la cultura de ingeniería e impulsar la adopción de nuevas prácticas en una organización grande y diversa, incluyendo equipos internos y proveedores de servicios gestionados.
- Sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas con una mentalidad orientada a resultados —enfocada en mejoras medibles en la velocidad de entrega, la calidad del código y la productividad de la ingeniería en lugar de métricas de adopción de herramientas.
Educación y experiencia
- Título de Grado con preferencia de Máster en Ciencias de la Computación, IA/ML o disciplina relacionada, o experiencia laboral equivalente.
- Mínimo de 9 años de experiencia laboral sólida y diversa en ingeniería de software, con un mínimo de 6 años en desarrollo de aplicaciones, incluyendo experiencia reciente significativa (2+ años) en la construcción u operación de herramientas de desarrollo aumentadas por IA, sistemas agentivos o plataformas para desarrolladores.
- Experiencia práctica demostrada con herramientas de ingeniería basadas en LLM (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot o equivalente) en flujos de trabajo de ingeniería de producción, no solo en uso experimental.
- Experiencia en el diseño y escalado de programas de ingeniería de plataformas o "inner-source" en grandes organizaciones de ingeniería preferible.
- Certificaciones aplicables en plataformas en la nube (GCP, AWS), IA/ML o seguridad preferibles.
CNA ofrece un paquete de beneficios integral y competitivo para ayudar a nuestros empleados, y a los miembros de sus familias, a alcanzar sus objetivos de bienestar físico, financiero, emocional y social.
Para ver en detalle los beneficios de CNA, visite cnabenefits.com cnabenefits.com.
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