Ingeniero de Investigación en IA

Empresa de fintech busca un Ingeniero de Investigación en IA para trabajar en metodologías de post-entrenamiento, con foco en comportamientos de agentes y uso de herramientas, para refinar modelos pre-entrenados. El puesto es 100% remoto a nivel mundial.

Descripción del puesto

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Nuestro equipo es una potencia de talento global, que trabaja de forma remota desde todos los rincones del mundo. Si te apasiona dejar tu huella en el espacio fintech, esta es tu oportunidad de colaborar con algunas de las mentes más brillantes, superando límites y estableciendo nuevos estándares. Hemos crecido rápido, nos hemos mantenido ágiles y hemos asegurado nuestro lugar como líderes en la industria. Si tienes excelentes habilidades de comunicación en inglés y estás listo para contribuir a la plataforma más innovadora del planeta, Tether es el lugar para ti. ¿Estás listo para ser parte del futuro? Sobre el trabajo: Como miembro del equipo de modelos de IA, impulsarás la innovación en metodologías de post-entrenamiento, con un enfoque especial en comportamientos agénticos y uso de herramientas. Tu trabajo refinará modelos pre-entrenados para que no solo ofrezcan inteligencia mejorada y capacidades específicas del dominio, sino que también aprendan a razonar, planificar e invocar autónomamente herramientas externas para resolver tareas y aplicaciones del mundo real de varios pasos en dispositivos edge (es decir, smartphones). Trabajarás en un amplio espectro de sistemas, desde agentes optimizados y eficientes en recursos que se ejecutan en hardware limitado hasta arquitecturas multimodales complejas que integran texto, imágenes y audio, todo optimizado para la toma de decisiones aumentada por herramientas. Esperamos que tengas una profunda experiencia en arquitecturas de modelos de lenguaje grandes (LLM) y una experiencia sustancial en post-entrenamiento para flujos de trabajo agénticos, incluyendo ajuste fino de uso de herramientas (tool use fine-tuning), llamada a funciones (function calling) y aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación en interacciones de múltiples turnos. Adoptarás un enfoque práctico y basado en la investigación para desarrollar, probar e implementar nuevos algoritmos de post-entrenamiento que desbloqueen el comportamiento dirigido a objetivos, la autocorrección y la invocación confiable de herramientas. Tus responsabilidades incluirán la curación de datos de entrenamiento agénticos (por ejemplo, trayectorias de uso de herramientas, cadenas de razonamiento, interacciones con el entorno), el fortalecimiento del rendimiento base y la identificación, así como la resolución de cuellos de botella en el post-entrenamiento para agentes aumentados por herramientas, a fin de lograr la calidad de modelo SOTA (State-Of-The-Art). El objetivo es construir modelos que no solo sepan, sino que también actúen, usen herramientas y se adapten, superando los límites de lo que la IA agéntica puede lograr. Responsabilidades: - Realizar iniciativas de investigación e ingeniería de extremo a extremo para avanzar en el post-entrenamiento de modelos agénticos y de uso de herramientas para lograr resultados SOTA. - Impulsar mejoras amplias y transversales de modelos, incluyendo facticidad, adherencia a instrucciones, uso de herramientas/funciones, coordinación multiagente y calibración de razonamiento. - Diseñar y mejorar sistemas de post-entrenamiento a gran escala, incluyendo pipelines de datos, flujos de trabajo de entrenamiento, frameworks de evaluación e infraestructura de benchmarks. - Desarrollar rigurosos conjuntos de evaluación y herramientas de diagnóstico para evaluar la preparación del modelo para su implementación. - Fortalecer los bucles de retroalimentación del uso del producto en el mundo real, incorporando señales explícitas e implícitas del usuario en el post-entrenamiento. - Colaborar con los equipos de herramientas, producto y entrenamiento para mejorar la utilidad, confiabilidad y capacidades agénticas de los modelos de frontera. - Enlace estrecho con equipos de investigación, ingeniería y multifuncionales para determinar qué integraciones están listas para producción para su inclusión en lanzamientos importantes de modelos.

Responsabilidades

• Conducir iniciativas de investigación e ingeniería de extremo a extremo para avanzar en el post-entrenamiento de modelos de agentes y uso de herramientas para lograr resultados SOTA.
• Impulsar mejoras amplias y transversales de modelos, incluyendo facticidad, adherencia a instrucciones, uso de herramientas/funciones, coordinación multi-agente y calibración de razonamiento.
• Diseñar y mejorar sistemas de post-entrenamiento a gran escala, incluyendo pipelines de datos, flujos de entrenamiento, marcos de evaluación e infraestructura de benchmarks.
• Desarrollar rigurosos conjuntos de evaluación y herramientas de diagnóstico para evaluar la preparación del modelo para el despliegue.
• Fortalecer los bucles de retroalimentación del uso del producto en el mundo real, incorporando señales explícitas e implícitas del usuario en el post-entrenamiento.
• Colaborar con los equipos de herramientas, producto y entrenamiento para mejorar la utilidad, confiabilidad y capacidades de agente de los modelos de frontera.

Skills requeridas

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