Omega Solutions Inc
Desarrollador senior de IA
Tiempo completo • Sunnyvale
Responsabilidades diarias:
Desarrollo de plataformas de IA agente
- Diseñar, construir y mantener flujos de trabajo de IA agente de grado de producción utilizando AWS Bedrock y frameworks modernos de IA.
- Desarrollar sistemas de IA que combinen el conocimiento empresarial, la documentación de ingeniería y fuentes internas de datos para apoyar los flujos de trabajo de ingeniería de hardware.
- Implementa razonamiento en varios pasos, uso de herramientas y ejecución autónoma de tareas dentro de flujos de trabajo agentes.
- Diseña y optimiza prompts, arquitecturas de agentes y marcos de evaluación para maximizar el rendimiento y la precisión de la IA.
RAG y Sistemas de Conocimiento
- Construir y mantener soluciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) utilizando incrustaciones, bases de datos vectoriales y bases de conocimiento.
- Desarrollar pipelines de ingestión, transformación e indexación de datos para documentación de ingeniería, artefactos de diseño y conjuntos de datos técnicos.
- Diseñar estrategias de recuperación a través de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas, incluyendo sistemas de recuperación basados en grafos y búsquedas.
- Mejora continuamente la calidad de la recuperación, el ranking y la precisión de la respuesta.
Ingeniería de la productividad y la participación de los grupos de interés
- Colaborar con ingenieros de hardware, propietarios de datos y partes interesadas transversales para identificar oportunidades de productividad y priorizar funcionalidades.
- Recopila opiniones de usuarios de ingeniería e incorpora los hallazgos en futuras mejoras de la plataforma.
- Ayuda a definir la dirección del producto, las prioridades de la hoja de ruta y la arquitectura a largo plazo para la plataforma de IA.
- Actuar como líder técnico, ayudando a descomponer iniciativas complejas en corrientes de trabajo ejecutables.
Fiabilidad, seguridad y operaciones de la plataforma
- Implementar flujos de trabajo Human-in-the-Loop (HIL), mecanismos de validación y controles de gobernanza.
- Diseña sistemas de IA seguros utilizando las mejores prácticas de seguridad empresarial, incluyendo IAM, cifrado, registro de auditorías y controles de protección de datos.
- Construye servicios backend escalables, APIs y microservicios que soporten flujos de trabajo de IA.
- Depurar, probar, monitorizar y optimizar las soluciones de IA desplegadas para obtener rendimiento, fiabilidad y eficiencia de costes.
- Soporte para pipelines CI/CD y procesos de despliegue en producción para aplicaciones de IA.
Requisitos requeridos:
Experiencia Clave en IA y Desarrollo de Agentes
- Experiencia demostrada construyendo y desplegando sistemas de IA agente de grado de producción.
- Sólida experiencia práctica en el desarrollo de flujos de trabajo de IA usando AWS Bedrock o plataformas de IA en la nube comparables.
- Experiencia en la construcción de sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) utilizando incrustaciones, bases de datos vectoriales y fuentes de conocimiento empresarial.
- Experiencia en la implementación de flujos de trabajo agentes, razonamiento en varios pasos, uso de herramientas y ejecución autónoma de tareas.
- Familiaridad con el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) e integración de herramientas y fuentes de datos externas en los flujos de trabajo de IA.
- Experiencia en el diseño de marcos de evaluación y mecanismos de validación para sistemas de IA.
Ingeniería de Software y Desarrollo Backend
- Fuertes habilidades de desarrollo en Python.
- Experiencia creando servicios backend, APIs y microservicios.
- Experiencia con Flask u frameworks web similares en Python.
- Sólido conocimiento de las mejores prácticas de ingeniería de software, pruebas, depuración y calidad del código.
- Experiencia trabajando con pipelines CI/CD y procesos modernos de entrega de software.
Ingeniería en la Nube y de Datos
- Experiencia en desarrollo de aplicaciones nativas en la nube en AWS o entornos nube similares.
- Experiencia construyendo pipelines de ingestión, transformación e indexación de datos.
- Conocimiento de servicios de AWS que incluyen: Bedrock, Lambda, Step Functions, EventBridge, S3, DynamoDB, Kendra, Neptune (o bases de datos de grafos similares)
- Experiencia diseñando arquitecturas RAG mejoradas por grafos o híbridas.
Seguridad y Gobernanza
- Experiencia implementando flujos de trabajo Human-in-the-Loop (HIL) y controles de gobernanza de IA.
- Comprensión del diseño seguro de sistemas de IA, incluyendo:
- IAM y acceso con privilegio mínimo
- Cifrado y gestión de claves
- Registro de auditoría
- Protección de datos y gestión de la PII
- Experiencia en el diseño de sistemas distribuidos fiables y orquestación de flujos de trabajo asíncronos.
Perfil del candidato
- Experiencia práctica demostrada usando herramientas de IA agente en entornos de desarrollo reales.
- Sólido conocimiento de cómo maximizar la eficacia de la IA mediante la ingeniería de prompts, el diseño de flujos de trabajo y la orquestación de agentes.
- Capacidad para trabajar de forma independiente, definir la dirección técnica y colaborar eficazmente con los grupos de interés transversales.
- La antigüedad se mide por la profundidad de la experiencia relevante en IA y desarrollo de agentes, en lugar de los años totales de experiencia en ingeniería de software.
Cosas que se pueden tener:
- Experiencia con LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Hugging Face u frameworks de IA similares.
- Experiencia construyendo bucles de razonamiento agente usando herramientas a través de MCP.
- Experiencia implementando flujos de trabajo de aclaración HIL y puntos de control de aprobación humana.
- Experiencia en infraestructura como código usando AWS CDK (prefiere TypeScript).
- Familiaridad con los marcos de gobernanza de modelos, la clasificación de contenidos y los controles de seguridad de la IA.
- Experiencia en análisis de dependencias, gestión de vulnerabilidades y puertas de seguridad en pipelines CI/CD.
- Experiencia trabajando en entornos de desarrollo monorepo o multi-paquete.
- Experiencia de apoyo a herramientas de productividad de ingeniería, plataformas para desarrolladores o iniciativas internas de habilitación de ingeniería.
- Experiencia en el apoyo a la ingeniería de hardware, sistemas CAD o plataformas de gestión del conocimiento en ingeniería.
- Formación en ciencia de datos o aprendizaje automático con experiencia evaluando el rendimiento y la precisión de los modelos.
Compensación: 50,00 $ - 55,00 $ la hora
(si ya tienes un currículum en Indeed)