Ingeniero/a de Machine Learning

Acerca de Nyotta

Nyotta construye agentes de IA para flujos de trabajo complejos de ingeniería y de negocio. Nuestro trabajo combina el razonamiento sobre información técnica, el uso de herramientas y la revisión humana, para que los equipos pasen del material de origen a decisiones y trabajo terminado. Aplicamos estos sistemas a procesos de ingeniería y comerciales donde la precisión, la trazabilidad y el control son importantes.

Acerca del puesto

Este puesto se centra en las decisiones que toma un agente: qué información buscar, qué herramienta usar, cómo interpretar un resultado y cuándo pedir ayuda a una persona. El trabajo combina ML aplicado, experimentación e ingeniería de software. Colaborará con ingenieros de software para probar enfoques nuevos, investigar fallos y llevar al producto las mejoras que funcionen.

Responsabilidades

• Experimentar con modelos, prompts, recuperación de información y gestión de contexto para que los agentes completen más tareas.
• Construir evaluaciones que pongan a prueba el razonamiento, la selección de herramientas y la calidad de los resultados a lo largo de flujos de trabajo completos.
• Analizar ejecuciones fallidas y determinar si el problema está en el modelo, en el contexto disponible, en las herramientas o en la lógica de ejecución.
• Comparar enfoques por tasa de éxito, latencia y coste, y montar pruebas de regresión antes de desplegar cambios.
• Crear bucles de retroalimentación que conviertan las correcciones de los usuarios y los fallos observados en mejores datasets y evaluaciones.

Requisitos

• Ha construido un proyecto de ML o IA y puede explicar cómo lo probó, dónde falló y qué cambió. Cuentan la investigación, los proyectos académicos, los proyectos personales y la experiencia profesional.
• Programa en Python y se desenvuelve con soltura al montar experimentos, trabajar con datos y depurar el comportamiento de un modelo.
• Sabe definir una métrica de éxito útil e investigar los resultados que contradicen sus supuestos.
• Le gusta trabajar con otros ingenieros para convertir un enfoque experimental en software fácil de mantener.

Nivel y alcance

• Ingeniero/a: Trabajará en una capacidad acotada del agente o en un problema de evaluación, con acompañamiento y revisión de código. Damos la bienvenida a personas al inicio de su carrera.
• Senior: Será responsable de una capacidad del agente desde el diseño experimental hasta la evaluación, el lanzamiento y el seguimiento. Requiere experiencia lanzando y manteniendo sistemas de ML aplicado.

Deseable

Experiencia con agentes basados en LLM, uso de herramientas, recuperación de información, modelos multimodales, frameworks de evaluación o experimentación en sistemas de IA en producción.

Los retos de este trabajo

Una ejecución puede verse convincente y aun así omitir un paso necesario. Un cambio en el modelo puede corregir un fallo e introducir otro. Hacen falta evaluaciones que revelen esos compromisos y la paciencia para entender cada fallo por separado.

Un problema en el que podría trabajar

Un agente elige una y otra vez una herramienta que no ayuda. Reproduzca el comportamiento, compruebe si el problema está en el contexto o en la selección de herramienta, y mida si su corrección mejora las tareas completas sin elevar el coste de forma innecesaria.