Ingeniero de Plataforma de IA

El objetivo del programa de compensación total de Polygon Labs es apoyar la salud y el bienestar tuyo y de tu familia. Nuestro plan de compensación integral incluye los siguientes beneficios para nuestros empleados a tiempo completo:

• Fuerza laboral global con prioridad en remoto

• Seguro médico, dental y de visión líder en la industria*

• Plan 401k con aportación de la empresa del 3%*

• Asignación de 1.500 $ para configuración de oficina en casa (máximo de por vida)

• Programa de asignación anual para libros de $200

• Reembolso mensual de 75 $ para internet o teléfono

• Tiempo libre flexible

• Ordenador portátil proporcionado por la empresa

• Beneficios de congelación de óvulos, salud mental y bienestar del empleado

*En ciertos países, la cobertura médica, dental y de visión es total para los empleados y sus dependientes. Esto depende del país y del plan.

*El 401k es solo para empleados de Estados Unidos

Estamos contratando a un AI Platform Engineer para ayudar a construir la plataforma que impulsa cada agente en Polygon Labs. Polygon es una empresa de criptomonedas centrada en la infraestructura de pagos on-chain. A medida que pasamos a que los agentes gestionen la mayor parte del trabajo en ingeniería, desarrollo de negocio, cumplimiento, soporte y finanzas, las personas supervisarán y guiarán a esos agentes mientras toman decisiones clave.

Te unirás a un equipo de plataforma pequeño y horizontal que reporta al AI Platform Lead. Este equipo es responsable de toda la plataforma de IA, incluyendo el runtime de agentes, servidores MCP, guardrails, evaluaciones, observabilidad y seguimiento de gastos. El equipo identifica proactivamente oportunidades donde la IA puede acelerar, mejorar o automatizar el trabajo en toda la empresa, incluyendo tareas que aún no se han automatizado.

Nuestros clientes internos son los Operators: expertos en el dominio de cada función que gestionan flotas de agentes y definen estándares de calidad. Este es un rol de contribuidor individual (IC) práctico, donde escribirás código, realizarás despliegues a producción y asumirás la responsabilidad de tus entregables.

• Llevar flujos de trabajo agénticos a producción, transformando prototipos en sistemas robustos para usuarios y propietarios reales, con SLAs (por ejemplo, agentes de especificación a PR, revisión de código por IA, triaje de incidentes, revisión de KYB).

• Construir y gestionar servidores MCP, incluyendo diseño de sistemas, alojamiento, seguridad, autenticación (por ejemplo, OAuth por usuario) y mantener un inventario limpio de conectores para Slack, GitHub, Jira, HubSpot y servicios internos.

• Desarrollar agentes autónomos que actúen y planifiquen a través de herramientas mediante etapas de confianza: shadow, suggest, execute y autonomous.

• Integrar guardrails en la plataforma, proporcionando a cada agente su propia identidad, credenciales con alcance limitado, registros de auditoría, comprobaciones de CI, puertas de aprobación, listas de permitidos y acceso de mínimo privilegio.

• Construir marcos de evaluación (conjuntos de pruebas, suites de regresión, puntuación en vivo en producción) para que cada agente se lance con métricas de calidad vinculadas a los resultados de negocio.

• Instrumentar agentes para la observabilidad: trazado, registro, latencia, coste, detección de deriva y paneles diarios para los Operators.

• Realizar el seguimiento del gasto de IA a través de proveedores (Anthropic, OpenAI, OpenRouter), estableciendo presupuestos, alertas y atribución de gastos a equipos, agentes y flujos de trabajo.

• Apoyar a los Operators desarrollando funcionalidades a partir de sus peticiones, escribiendo documentación, realizando sesiones de capacitación y construyendo herramientas de autoservicio.

• Crear habilidades y plugins que centralicen el conocimiento de la empresa (procesos, estándares, seguridad, marca), versionándolos y revisándolos para garantizar un resultado de agente consistente y repetible.

• Encontrar y automatizar proactivamente procesos manuales y repetitivos en toda la empresa, midiendo los resultados e iterando rápidamente.

• Tratar a los Operators como el cliente: apoyar a ingenieros y no ingenieros en cada función de negocio.

• Escuchar las necesidades, refinar peticiones vagas en requisitos accionables y comunicar conceptos técnicos de forma sencilla a ejecutivos o expertos en la materia.

• Rechazar de forma asertiva pero diplomática las peticiones inseguras o de bajo valor, sugiriendo alternativas.

• Operar de forma autónoma: escribir especificaciones, desglosar proyectos, desplegar e iterar de forma independiente, y comunicar el progreso de forma asíncrona a través de diferentes zonas horarias.

• Usar el juicio para distinguir las automatizaciones críticas de las demostraciones temporales, y validar los cambios con los usuarios afectados.

• Responsabilizarse de los resultados tras la fusión (merge): pilotar, monitorizar, corregir e iterar según sea necesario.

• Trabajar de forma transparente en canales públicos, tickets, documentos escritos y runbooks.

• Crear activos reutilizables (habilidades, plugins, plantillas, herramientas) a partir de aprendizajes o soluciones frecuentes, haciéndolos ampliamente accesibles en toda la empresa.

• 30 días: Desplegar cambios de producción en un sistema en vivo (por ejemplo, pipeline de SDLC de IA, revisión de código o análisis de gastos). Familiarizarse con el runtime de agentes, servidores MCP y seguimiento de gastos.

• 60 días: Asumir la responsabilidad de extremo a extremo de un área de la plataforma, publicando una especificación y reuniéndose con los Operators pertinentes.

• 90 días: Desplegar un agente con una suite de evaluación con puntuación en vivo y un panel para Operators; completar una petición de un Operator de forma independiente; proponer y lanzar al menos una automatización no solicitada.