Ingeniero senior de aprendizaje automático (rags)
Remoto LATAM
Esta vacante es 100% remota y está abierta a candidatos de cualquier país de LATAM (Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, México, Paraguay, Uruguay). Aunque la ficha menciona una ciudad, no es necesario residir allí: la empresa contrata desde toda la región.
FactoredAmérica Latina (Remoto)
64 personas interesadas en esta vacante
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SalarioSalario no especificado
Jornadafull-time
Modalidadremote
Publicado28 ago
Buscamos un Ingeniero Senior de Machine Learning especializado en RAGs para trabajar de forma remota desde cualquier parte de América Latina. Es un puesto full-time con salario competitivo en dólares. El rol incluye diseñar y optimizar sistemas avanzados de recuperación y generación de respuestas.
Acerca del puesto
Buscamos un Ingeniero Senior de Machine Learning especializado en modelos de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para unirse a Factored, una empresa fundada en Palo Alto por Dr. Andrew Ng e Israel Niezen. Trabajamos con compañías líderes en EE.UU. para escalar sus equipos de IA, ML y Datos, usando el mejor talento de América Latina. Si te mueve resolver problemas complejos con inteligencia artificial y te interesa colaborar en proyectos de alto impacto, esta es una oportunidad para crecer con autonomía y apoyo real al desarrollo profesional.
Responsabilidades principales
Diseñar, desarrollar y optimizar modelos RAG que combinen recuperación y generación para resolver problemas reales de clientes estratégicos. Mejorar el rendimiento de estos modelos con técnicas innovadoras y ajuste fino. Colaborar con equipos de datos e ingeniería de clientes para construir infraestructura robusta de machine learning. Trabajar con líderes técnicos para identificar oportunidades de IA que generen soluciones transformadoras. Adaptar y ajustar LLMs dentro del marco RAG para tareas y dominios específicos. Desplegar modelos RAG en entornos productivos junto con equipos multidisciplinarios. Aplicar técnicas avanzadas de IA para construir soluciones personalizadas. Escribir código limpio, escalable y bien documentado. Priorizar las necesidades del usuario en cada etapa del desarrollo. Crear frameworks para productos de GenAI como chatbots, buscadores y herramientas de resumen. Liderar técnicamente la evaluación de nuevas oportunidades en IA/ML.
Requisitos indispensables
Título universitario en Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas o área relacionada. Más de 5 años desarrollando e implementando modelos de machine learning en entornos productivos. Experiencia de al menos 4 años con modelos NLP y deep learning en frameworks como PyTorch o TensorFlow. Un año o más trabajando con modelos RAG y técnicas avanzadas de optimización. Dominio comprobado de Python y desarrollo de código en producción. Conocimiento profundo de modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT, Gemini o Claude, y frameworks como LangChain. Comprensión clara de técnicas de prompting y cuándo usar fine-tuning. Experiencia en plataformas en la nube como AWS o GCP, siendo AWS preferible, o plataformas on-premise equivalentes.
Beneficios
- Participación accionaria en la empresa. Retiro anual de la compañía. Bono para educación y aprendizaje continuo. Pausa invernal para todo el equipo. Días libres pagados. Eventos presenciales opcionales. Planes de carrera personalizados. Cultura enfocada en el alto desempeño.
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Preguntas frecuentes
- ¿Por qué medio se envía la postulación?
- La postulación se realiza a través de un enlace externo, disponible en la publicación original de LinkedIn (https://www.linkedin.com/jobs/view/4458035677). Asegúrate de tener tu CV y carta de presentación listos antes de hacer clic. No se proporciona una dirección de correo electrónico directa para postular, pero puedes contactar a través de LinkedIn si tienes dudas.
- ¿Qué beneficios conviene confirmar antes de aceptar?
- Factored ofrece participación accionaria, un retiro anual, bono para educación, pausas invernales, días libres pagados y eventos presenciales opcionales. Te recomiendo profundizar en las condiciones de la participación accionaria, el monto del bono educativo y los detalles de la cobertura de salud, así como el calendario de los eventos presenciales.
- ¿Qué debería preguntar sobre el salario antes de aceptar una entrevista?
- El rango salarial no está especificado en la publicación. Es fundamental preguntar sobre el salario base en COP, la frecuencia de pago (mensual), y si existen bonificaciones o incentivos adicionales. También, considera preguntar si el salario es negociable, aunque la vacante indica que no lo es, siempre es bueno confirmar.
- ¿La vacante es completamente remota?
- Sí, la vacante es completamente remota y está abierta para candidatos en toda América Latina. Factored está buscando talento en la región para escalar equipos de IA, ML y Datos para empresas en EE.UU. Confirma durante la entrevista si existen requerimientos específicos de horario para facilitar la colaboración con los equipos en Estados Unidos.
- ¿Cómo saber si esta vacante encaja con mi perfil?
- Si tienes más de 5 años de experiencia en machine learning productivo, con un enfoque sólido en NLP y deep learning (PyTorch o TensorFlow), y al menos un año trabajando con modelos RAG, esta vacante podría ser una excelente opción. Además, si te sientes cómodo con LLMs y Python, y buscas una cultura enfocada en el alto rendimiento, Factored podría ser un buen fit.