AI/ML Engineer: RAG & API Pipelines
Jalasoft
Remoto
hace 23 días
A convenirDirecto de la empresa
Empresa Factored busca un Ingeniero Senior de Machine Learning con experiencia en Knowledge Graphs y LLMs para unirse a su equipo remoto. El rol implica diseñar e implementar arquitecturas de grafos de conocimiento, integrarlos con LLMs y desarrollar APIs para análisis de datos.
Atractivo para ingenieros experimentados en Machine Learning con enfoque en Knowledge Graphs y LLMs que buscan un desafío remoto y un ambiente colaborativo.
Factored, fundada en Palo Alto por el Dr. Andrew Ng e Israel Niezen, ayuda a empresas de EE. UU. a construir y escalar equipos de IA, ML y Datos de clase mundial, potenciados por el 1% del talento de LATAM. Nuestro propósito es empoderar a humanos brillantes, desatar su potencial y amplificar su impacto en el mundo. En Factored, serás parte de una comunidad que valora el aprendizaje, la propiedad y la autenticidad, donde tu crecimiento es personal y tus ideas importan. Somos transparentes, curiosos y colaborativos. Buscamos la excelencia, celebramos la diversidad, fomentamos la curiosidad y construimos un entorno donde puedas prosperar. Buscamos un Ingeniero de Machine Learning Senior para unirse a nuestro equipo, con un enfoque especializado en Knowledge Graphs y LLMs. Impulsarás el desarrollo de productos de IA para nuestros clientes y participarás en el desarrollo de una IA de primer nivel. En Factored, estamos construyendo una empresa que todos sentimos como propia. Necesitamos tus habilidades para llevar esta nave espacial a nuevas alturas y ayudar a crear nuevas oportunidades para nosotros. A cambio, serás recompensado con un equipo increíble que te apoya, una cultura rica, éxito compartido y la flexibilidad de trabajar desde la comodidad de tu hogar. Responsabilidades Funcionales: - Diseñar e implementar arquitecturas de knowledge graphs utilizando modelos de property graph (Neo4j) o basados en RDF. - Transformar datos estructurados y semiestructurados en estructuras de grafo optimizadas y consultarlos usando Cypher o SPARQL. - Integrar knowledge graphs con LLMs utilizando arquitecturas de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para ofrecer insights accionables. - Construir APIs robustas (FastAPI) y servicios de aplicación para implementar la lógica de análisis de fortaleza de relaciones y traversa de redes. Cualificaciones: - Más de 5 años de experiencia práctica desarrollando y desplegando modelos de machine learning en entornos de producción. - Título de Grado o Posgrado en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas o campos relacionados. - Experiencia práctica con tecnologías de knowledge graphs, específicamente property graph (Neo4j) o frameworks RDF. - Dominio en sistemas de consulta usando Cypher y/o SPARQL. - Experiencia práctica con AWS Neptune, GraphDB o Memgraph para construir Knowledge Graphs de nivel de producción. - Sólidas habilidades en diseño de ontologías y modelado de relaciones complejas entre entidades. - Habilidades de desarrollo experto en Python para construir aplicaciones de nivel empresarial. - Experiencia en la construcción de Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) y sistemas de recomendación impulsados por IA. - Sólido conocimiento de embeddings, bases de datos vectoriales y técnicas de búsqueda semántica. - Experiencia práctica con las principales plataformas cloud como AWS, Azure o GCP. - Experiencia trabajando con FastAPI/Flask. - Capacidad para integrar bases de datos relacionales y diversas fuentes de datos externas en un grafo unificado. - Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita en inglés. Nuestros Beneficios: - Propiedad a través de participación accionaria. - Retiro anual de la empresa. - Bono educativo para aprendizaje continuo. - Vacaciones colectivas de fin de año. - Días de vacaciones pagas. - Eventos presenciales y meetups opcionales. - Planes de carrera personalizados. - Cultura de alto rendimiento. En Factored, creemos que las personas apasionadas e inteligentes esperan honestidad y transparencia, así como la libertad de hacer el mejor trabajo de sus vidas mientras aprenden y crecen tanto como sea posible. Las grandes personas disfrutan trabajando con otras personas apasionadas e inteligentes, por lo que creemos en contratar bien y somos muy selectivos con quién se une a nuestro equipo. Una vez que te contratamos, invertiremos en ti y apoyaremos tu crecimiento profesional y de carrera de muchas maneras significativas. Contratamos personas supremamente inteligentes y talentosas, pero reconocemos que la inteligencia no es suficiente. Quizás lo más importante es que buscamos a aquellos que también son apasionados por nuestra misión y son honestos, diligentes, colaborativos, amables con los demás y divertidos. La vida es demasiado corta para trabajar con personas que no te inspiran. Somos un lugar de trabajo transparente, donde TODOS tienen voz en la construcción de NUESTRA empresa, y donde el aprendizaje y el crecimiento están disponibles para todos en función de sus méritos, no solo de sellos en su currículum. Tan impresionantes como son algunos de los sellos en nuestros currículums, reconocemos que el talento y la pasión humana existen en todas partes y provienen de muchos orígenes, por lo que los sellos importan mucho menos que los resultados. Todos somos hacedores dedicados y altamente enérgicos, enfocados vehementemente en la ejecución porque sabemos que el mejor aprendizaje ocurre al hacer. Reconocemos que estamos creando NUESTRA EMPRESA JUNTOS, que no solo es un negocio de alto rendimiento y rápido crecimiento, sino que está cambiando la forma en que el mundo percibe la calidad del talento técnico en América Latina. Nos impulsa el gran impacto positivo que estamos logrando en los lugares donde hacemos negocios y estamos comprometidos a acelerar carreras e invertir en cientos (y esperamos miles) de ingenieros de ciencia de datos y analistas de datos altamente talentosos. En resumen, nuestro negocio se trata de personas, por lo que contratamos a las mejores personas e invertimos tanto como sea posible para que se enamoren de su trabajo, su aprendizaje y su misión. Cuando no estamos inmersos en ciencia de datos, nos encanta hacer música juntos, practicar deportes, jugar juegos, bailar salsa, cocinar comida deliciosa, preparar el mejor café, organizar las mejores fiestas y, en general, pasar un buen rato juntos.