Full Stack Engineer, AI systems

• Sólida experiencia en ingeniería full stack (frontend + backend)

• Comprensión sólida del diseño de sistemas y la arquitectura de APIs

• Experiencia trabajando con LLMs, sistemas RAG o aplicaciones impulsadas por IA

• Capacidad para gestionar la ambigüedad y tomar decisiones de ingeniería pragmáticas

• Gran sentido de la responsabilidad (ownership): capacidad para llevar funcionalidades desde la idea hasta la producción

• Comodidad trabajando en entornos de ritmo rápido con requisitos en constante evolución

Hoy en día, más de 5.000 millones de usuarios utilizan aplicaciones básicas como el correo electrónico, notas, tareas o el calendario, y estas 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, recados, organización y flujos de trabajo, con un mínimo de prompting o incluso sin él.

Nuestro producto se centra en lograr una alta fiabilidad para flujos de trabajo de larga duración, contexto persistente y la realización de tareas en el mundo real. Creemos que los productos reducirán enormemente las alucinaciones.

Nuestro objetivo es organizar la vida de cualquier persona, permitiéndonos a todos dedicar tiempo a cosas valiosas y significativas.

Buscamos un "Full Stack Engineer - AI Systems" para construir la capa de producto que convierta estas capacidades en flujos de trabajo utilizables y de nivel de producción. Esto incluye diseñar cómo operan los agentes, cómo fallan, cómo se recuperan y cómo ofrecen un valor constante a los usuarios.

• Construir funcionalidades de producto de extremo a extremo integrando frontend, backend e IA

• Diseñar flujos de trabajo de agentes que gestionen la planificación, el uso de herramientas, los fallos y la recuperación a través de múltiples pasos.

• Integrar LLMs, memoria y herramientas externas en sistemas que se comporten de forma fiable en condiciones del mundo real

• Diseñar interacciones de IA en tiempo real con streaming, resultados parciales y estrictas restricciones de latencia

• Mejorar la fiabilidad del sistema, la observabilidad y los mecanismos de fallback

• Colaborar estrechamente con los equipos de ML, backend y producto para lanzar funcionalidades de extremo a extremo

• Iterar continuamente basándose en el uso real y los modos de fallo

• Liderar y lanzar funcionalidades de producto nativas de IA que vayan más allá del chat para convertirse en flujos de trabajo persistentes y orientados a objetivos

• Diseñar y desplegar flujos de trabajo de agentes que completen de forma fiable tareas de varios pasos a través de diversas herramientas y sesiones

• Reducir la latencia y mejorar la capacidad de respuesta de las interacciones de IA manteniendo la calidad de los resultados

• Construir mecanismos robustos de fallback y recuperación para fallos de LLM y de herramientas en entornos de producción

• Mejorar la tasa de éxito y la fiabilidad de los flujos de trabajo impulsados por IA mediante la iteración, la evaluación y la monitorización

• Establecer patrones y abstracciones para integrar LLMs, memoria y herramientas externas en sistemas de producto escalables

• Contribuir a una experiencia de producto donde la IA se sienta proactiva, constante y fiable a lo largo del tiempo

• Next.js

• Python

• NodeJs

• Pytorch

• OpenAI / Anthropic / LLMs de código abierto

• SQl & noSQL

• Kubernetes

• Docker