Ingeniero de ML Fundador (Spectrum)

Esperamos que tengas:

• Una trayectoria demostrada como ML/AI Lead.
• Al menos cinco años de experiencia en sistemas de ML/AI, con al menos dos años centrados en LLMs e IA generativa.
• Un conocimiento profundo del ecosistema de LLM, incluyendo arquitecturas de modelos y enfoques de fine-tuning.
• Experiencia práctica con:
• Ingeniería de prompts y diseño de pipelines de LLM, incluyendo la evaluación.
• Frameworks agénticos como LangChain, LlamaIndex, LangSmith, smolagents o un equivalente.
• Bases de datos vectoriales y patrones de generación aumentada por recuperación (RAG).
• Despliegue y escalado de aplicaciones basadas en LLM utilizando APIs (por ejemplo, OpenAI o Anthropic) o modelos de código abierto.
• Sólidos conocimientos de Python; el conocimiento de Kotlin sería un plus.
• Excelentes habilidades de comunicación, con la capacidad de explicar conceptos técnicos complejos a audiencias diversas.
• Dominio del inglés, tanto escrito como verbal.

Nuestro candidato ideal tendría:

• Experiencia con ontologías, grafos de conocimiento o razonamiento basado en grafos.
• Experiencia en startups en fase inicial: disfrutas de la fase "zero-to-one".
• Capacidad para pensar estratégicamente sobre la IA impulsada por el producto, más allá de simplemente entrenar modelos de forma aislada.
• Experiencia en análisis de código, herramientas para desarrolladores o investigación en ingeniería de software.
• Experiencia con sistemas multi-agente o flujos de trabajo agénticos complejos.
• Contribución activa a proyectos de código abierto o publicaciones relevantes.

Qué ofrecemos

• Un salario competitivo y beneficios de JetBrains.
• Un runway generoso y recursos corporativos con autonomía de startup.

Tanto los ingenieros de software como los agentes de IA sufren el mismo problema: encontrar a esa persona o lugar que responda a su pregunta difícil y específica. Muchas soluciones prometen resolver esto mediante la búsqueda de similitud en bases de datos vectoriales. Lamentablemente, encontrar la respuesta suele ser un rompecabezas con piezas que deben recogerse entre un sinfín de fuentes contradictorias y no puede resolverse sin una búsqueda quirúrgica y un razonamiento cuidadoso.

Spectrum recopila datos del código, la documentación y los problemas (issues) de una organización, y organiza el conocimiento en una ontología unificada a través de la cual los agentes de IA pueden buscar y razonar de manera eficiente. Nuestro objetivo es revolucionar el espacio de la capa semántica para las organizaciones de desarrollo de software y superar las especificaciones que se desincronizan con el código, introduciendo una especificación viva: una que se extrae de todo el sistema y se utiliza para mantenerlo alineado. Spectrum está destinado a ser la única fuente de verdad para todo el conocimiento de producto y arquitectura.

Tus responsabilidades incluirán:

• Diseñar y construir la solución de ML/LLM para la ingesta de datos, la extracción de conocimiento, la recuperación y el razonamiento posterior.
• Crear los conjuntos de datos, las métricas y los pipelines que impulsen mejoras mensurables en todo el sistema.
• Arquitectar y mejorar agentes para la recuperación de contexto, la extracción de conocimiento y la alineación de datos, lo que incluye ingeniería de prompts, selección de modelos y optimización de la inferencia.
• Establecer prácticas de MLOps, incluyendo la orquestación, la observabilidad y el seguimiento de experimentos.
• Colaborar con el equipo de ingeniería en el diseño del sistema y con JetBrains Research en la agenda de investigación.
• Definir los criterios de contratación, hacer crecer el equipo de ML y dar forma a la cultura del equipo de ML.