Senior Machine Learning Engineer

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.

Como Senior Member of Technical Staff, Machine Learning, serás el responsable independiente de subsistemas críticos de ML en producción. Tomarás problemas ambiguos, diseñarás soluciones prácticas y lanzarás sistemas que funcionen de forma fiable a escala.

Este es un rol práctico de alto impacto centrado en la profundidad técnica.

• Construir sistemas de ML centrales que impulsen un producto de IA proactivo y de largo alcance.

• Responsabilizarte del trabajo de principio a fin: preparación de datos, entrenamiento, evaluación, inferencia e iteración.

• Convertir ideas de investigación en sistemas operativos que funcionen de forma fiable en producción.

• Depurar fallos de modelos y problemas del sistema utilizando señales reales de producción.

• Iterar rápidamente: lanzar, medir resultados, refinar y repetir.

• Colaborar estrechamente con investigación, producto e ingeniería para generar un impacto real en el usuario.

• Mentorear y revisar el trabajo de otros ingenieros de ML mediante el ejemplo y el criterio técnico.

• Trabajar bajo restricciones de producción reales: latencia, coste, fiabilidad y seguridad.

• Python

• PyTorch / JAX

• Sistemas de entrenamiento e inferencia basados en GPU.

• Has construido y lanzado sistemas de ML utilizados por usuarios reales.

• Entiendes cómo se comportan —y cómo fallan— los modelos de ML modernos en producción.

• Escribes código sólido de calidad de producción y piensas en sistemas, no en scripts.

• Asumes la responsabilidad, trabajas de forma independiente y llevas el trabajo hasta la meta.

• Aprendes rápido, te comunicas con claridad y mejoras mediante la iteración.

• Los modelos y sistemas de ML en producción cumplen sistemáticamente los objetivos de precisión, latencia, fiabilidad y eficiencia.

• Los problemas complejos de producción se monitorizan, depuran y resuelven con una interrupción mínima.

• Los pipelines de entrenamiento, inferencia y datos son robustos, escalables y mantenibles a lo largo del tiempo.

• Impulsa mejoras medibles en los sistemas de ML basadas en señales del mundo real y en el feedback de los usuarios.

• Proporciona mentoría y orientación técnica a sus compañeros, elevando el estándar general de ingeniería de ML.

• Colabora de forma transversal para garantizar que las funciones de ML se integren perfectamente en los productos y cumplan los objetivos de negocio.

Los mejores productos del mundo hoy en día fueron creados por equipos pequeños de clase mundial. Somos un equipo con una alta densidad de talento y muy práctico. Tomamos decisiones de forma colectiva y nos movemos con rapidez, buscando el equilibrio entre entregar un trabajo de alta calidad y el aprendizaje. Unirse a nuestro equipo requiere la capacidad de aportar estructura, ejercer el juicio y ejecutar de forma independiente. Nuestro objetivo es poner en manos de nuestros usuarios un producto verdaderamente mágico.