Líder de Ingeniería de IA

• Eres un AI Engineer. Construyes sobre modelos fundacionales (prompt engineering, RAG, orquestación de agentes, evaluación, fine-tuning cuando es la herramienta adecuada) y lanzas esos sistemas a producción. No necesitas entrenar modelos desde cero; necesitas hacer que los que existen realicen un trabajo útil de forma fiable.
• Construyes con agentes, no solo los usas. Has creado habilidades, subagentes, evaluaciones o entornos de verificación por ti mismo. Puedes lanzar un experimento una semana y lanzar su reemplazo la siguiente.
• Nivel de ingeniería. Testing, patrones de diseño, CI/CD, observabilidad: no negociables. El entorno de agentes lanza código; el equipo que lo construye tiene que saber cómo es el buen código. Opiniones sólidas, pero flexibles. Propiedad total (full ownership).
• Sentido de producto. Sabes qué hace que una experiencia de producto sea fenomenal y puedes imaginar los agentes que llevan a los PMs y diseñadores al artefacto correcto más rápido. No ves la "IA para producto" como un problema de otra persona.
• Líder-constructor, no un gestor puro. Puedes dirigir una reunión con ejecutivos, estar al teclado en una sesión de pairing y tener un 1:1 con un ingeniero senior, todo en la misma semana.
• Piensas en términos de medición. Te sientes cómodo con baselines puras, reglas de entrega continua y con descartar experimentos que no mueven la aguja. Has acertado y te has equivocado, de forma pública, con un número que lo demuestra.
• Fluidez en economía de la inferencia. Sabes cuándo gana el open-source autoalojado, cuándo merece la pena el precio de los modelos de vanguardia y cómo el prompt caching, el enrutamiento de modelos y la poda de listas de herramientas optimizan la curva.
• Más de 5 años construyendo software de producción, con al menos los últimos 1-2 años dedicados profundamente a aplicaciones de LLM, agentes y herramientas de IA.

• Artefactos públicos sobre entornos de agentes, evaluación de IA o ingeniería en la era de la IA: open source, charlas, entradas de blog, artículos.
• Experiencia liderando en entornos de ambigüedad a escala de startup: equipos pequeños, sin manual de instrucciones, decisiones que no puedes delegar.
• Experiencia en infraestructura de evaluación, diseño de recuperación RAG o frameworks de orquestación de agentes.

• Atractivo paquete de compensación que consiste en un salario base y la posibilidad de obtener un bono significativo por un rendimiento excepcional.
• Stock options.
• Oportunidad de tener un impacto real en un líder global de categoría en rápido crecimiento
• 40% de descuento en todos los eventos y experiencias de Fever
• Compatible con el trabajo desde casa
• Responsabilidad desde el primer día y crecimiento profesional y personal
• ¡Gran ambiente de trabajo con un equipo joven e internacional de personas con talento con las que trabajar!
• Seguro médico y otros beneficios como remuneración flexible con una exención fiscal del 100% a través de Cobee.
• Clases de inglés
• ¡Tenemos comida, bebida y fruta gratis en la oficina!
• Posibilidad de recibir por adelantado parte de tu salario a través de Payflow.

Gracias por considerar unirte a Fever. ¡Estamos deseando saber más de ti!

Si quieres saber más sobre nosotros: Fever's Blog | Tech.Eu |TechCrunch

Fever se compromete a crear un espacio de trabajo inclusivo y diverso donde la trayectoria e ideas de todos cuenten. Nuestro objetivo principal es encontrar el mejor talento posible independientemente del lugar de nacimiento, origen racial o étnico, género, identidad de género, religión, opinión, orientación sexual, discapacidad, embarazo, estado civil, edad o responsabilidades de cuidado. ¡Animamos a todo el mundo a postularse!

Si necesitas cualquier tipo de adaptación durante el proceso de selección, ponte en contacto con nuestro equipo de Talento para que podamos ayudarte ofreciéndote un proceso acogedor y sin contratiempos.

Si quieres saber más sobre cómo Fever trata tus datos personales, Fever - Candidate Privacy Notice

Para lograr nuestra misión, buscamos profesionales que eleven el nivel con una mentalidad práctica y que estén deseosos de ayudar a dar forma al futuro del entretenimiento.

¿Listo para formar parte de la experiencia?

Ahora, hablemos de este puesto y de lo que harás para ayudar a alcanzar la misión de Fever.

Detrás de las aplicaciones para iOS y Android y de la página web, que son fáciles de usar y funcionan en todo el mundo, está el equipo de ingeniería. Nos encargamos de crear, desarrollar, mejorar y mantener todos los servicios de Fever para que más personas puedan tener una experiencia increíble.

La IA está cambiando la forma en que operan los equipos de producto e ingeniería, y estamos construyendo el equipo que define cómo será eso en Fever.

Tu ámbito de actuación es el sustrato de IA que hace que los flujos de trabajo tanto de ingeniería como de producto sean más rápidos, de mayor calidad y más apalancados en Fever. Liderarás un equipo, colaborarás con pares de ingeniería y producto, y reportarás al Head of Engineering, AI & DevEx.

• Tu equipo. Liderar, mentorizar y hacer crecer a un equipo de ingenieros de IA.
• Las métricas de las que el equipo es responsable. Lead time idea→shipped, coste por funcionalidad lanzada, tasa de producción de resultados listos para lanzar (shippable-output rate), tasa de intervención humana. Hacer que el trabajo se responda con números.
• El entorno de agentes (agentic harness) para producto e ingeniería: las habilidades, subagentes, salvaguardas y verificaciones que hacen que los agentes produzcan resultados listos para lanzar, no resultados sugerentes, a lo largo de todo el ciclo de vida del software. Además, la infraestructura de base de conocimientos compartida de la que estos agentes leen y en la que escriben. Tú eres el responsable de su calidad y de su nivel de adopción.
• Infraestructura de evaluación. Un sustrato de medición que permita que cada cambio en el entorno de agentes se base en señales, no en sensaciones. La disciplina de baselines puras y de "lanzar solo ante una mejora medida" no es negociable.
• Economía de la inferencia. Limitar el coste de cada flujo de trabajo impulsado por IA en Fever. Decidir el enrutamiento de modelos, la estrategia de caché y cuándo el open-source autoalojado gana frente a los modelos de vanguardia (frontier models) en la frontera conjunta de calidad + coste.