Experto en Enseñanza de AI Labs (Tech Track)

• Experiencia en producción integrando herramientas de IA en el repositorio, el flujo de trabajo de ingeniería o el pipeline de CI de un equipo real.
• Experiencia ejecutando una API de LLM en un entorno de CI de producción, incluyendo consideraciones de coste, latencia, reintentos y modos de fallo.
• Experiencia práctica con la revisión de código por IA, la configuración a nivel de repositorio, las instrucciones de agentes o los archivos de gobernanza de IA utilizados por un equipo.
• Sólida formación en ingeniería de software y capacidad para comprender componentes de backend, frontend, ETL, testing y relacionados con modelos.
• Experiencia definiendo límites de automatización, puntos de control de intervención humana y comportamientos de reintento seguros.
• Capacidad para diagnosticar si el fallo de un agente proviene del prompt, del enrutamiento o del diseño del estado.
• Experiencia realizando pruebas de estrés a sistemas de IA utilizando entradas incorrectas intencionadas, pull requests o casos límite (edge cases).
• Uso práctico diario de un agente de programación como Claude Code, Cursor o Codex.
• Experiencia práctica con plataformas de CI; gran familiaridad con GitHub Actions o una plataforma comparable.
• Experiencia práctica con Playwright.
• Experiencia en producción con LangGraph y LangSmith.
• Experiencia construyendo u operando sistemas multi-agente con trazabilidad y evaluación.
• Excelentes habilidades de facilitación en directo, coaching o intercambio de conocimientos técnicos.
• Capacidad para facilitar los Labs actuales en ruso.
• Disponibilidad para apoyar el lanzamiento de mediados de octubre y el calendario de entregas previsto para octubre-noviembre.

• Experiencia liderando el despliegue de herramientas de codificación por IA en toda una organización.
• Experiencia como Staff o Senior Software Engineer, AI Platform Engineer, QA Automation Architect, SDET Lead, Applied AI Engineer o Forward-Deployed Engineer.
• Experiencia con suites de pruebas automatizadas o de autorreparación (self-healing).
• Experiencia enseñando o facilitando a ingenieros en un entorno online en directo.
• Experiencia trabajando con repositorios y stacks tecnológicos desconocidos.
• Experiencia con casos de uso de IA orientados a QA.

• Una colaboración a tiempo parcial basada en proyectos con Nebius Academy.
• La oportunidad de trabajar con profesionales experimentados en proyectos reales de ingeniería asistida por IA.
• Un formato de entrega práctico centrado en resultados funcionales en lugar de demostraciones teóricas.
• Una colaboración totalmente remota con sesiones alineadas con CET.
• Un alcance de entrega claro para cada Lab, incluyendo la preparación y coordinación con el equipo de Nebius Academy.
• Una oportunidad para influir en cómo los equipos de ingeniería utilizan las herramientas de IA de forma segura y eficaz en su trabajo diario.

Nebius Academy (powered by TripleTen) organiza los AI Labs: sesiones online en directo de tres horas donde los ingenieros traen un repositorio, pipeline o suite de pruebas real y se van con un entregable de IA funcional configurado según su propio código y estándares.

Buscamos un AI Labs Teaching Expert para facilitar el Tech Track en nuestros cursos de QA y programación asistida por IA. Guiarás a los participantes a través de proyectos técnicos reales, les ayudarás a tomar decisiones sólidas de arquitectura y alcance, y les apoyarás para que produzcan un resultado funcional durante la sesión.

• Revisar las fichas de los proyectos de los participantes antes de cada sesión y preparar los materiales pertinentes.
• Evaluar el alcance de cada proyecto y ayudar a los participantes a definir qué se puede completar de forma realista durante el Lab.
• Trabajar junto a los participantes mientras diseñan, configuran y prueban sus flujos de trabajo de desarrollo asistidos por IA.
• Leer repositorios desconocidos con la rapidez suficiente para identificar problemas y proporcionar orientación práctica.
• Ayudar a los participantes a depurar el estado, el enrutamiento y el comportamiento de los agentes bajo presión de tiempo.
• Guiar a los participantes en la configuración de la revisión de código por IA, las instrucciones a nivel de repositorio y la gobernanza de agentes.
• Ayudar a los participantes a definir los límites de automatización adecuados, los límites de reintento y los controles de intervención humana (human-in-the-loop).
• Dirigir una sesión online amena, alternar eficazmente entre los proyectos de los participantes y lograr que todo el grupo progrese.