Sobre el puesto
¿Y si el código que escribes pudiera determinar lo inteligente que será realmente la próxima generación de IA? Buscamos ingenieros de software con experiencia para diseñar y construir los benchmarks de código y los pipelines de datos que se usan para evaluar modelos de IA de vanguardia: los sistemas que deciden si una IA realmente puede razonar, depurar y escribir software de calidad de producción.
Es un trabajo de gran impacto y exigencia técnica, en la intersección entre la ingeniería de software y la investigación en IA. Trabajarás con grandes bases de código, varios lenguajes de programación e infraestructura escalable para crear sistemas de evaluación que amplíen los límites de lo que la IA puede hacer.
Es un puesto por contrato totalmente remoto. Si te desenvuelves bien en entornos de ingeniería de ritmo rápido y quieres que tu trabajo moldee directamente la trayectoria de la IA, este es el puesto.
Qué harás
- Diseñar e implementar benchmarks de código para evaluar modelos de IA de vanguardia en tareas de programación del mundo real
- Construir y mantener pipelines de datos escalables para flujos de evaluación de IA
- Analizar el código generado por IA en cuanto a corrección, fiabilidad y fallos en casos límite
- Crear escenarios de evaluación estructurados que pongan a prueba con rigor el razonamiento, la depuración y la calidad del código
- Trabajar con grandes repositorios de código y entornos multilingües
- Colaborar en sistemas que mejoran cómo los modelos de IA entienden y generan software
- Dar comentarios técnicos detallados sobre el rendimiento del modelo y los patrones de fallo
- Contribuir al diseño de marcos de evaluación que marquen estándares de la industria
Quién eres
- Más de 4 años de experiencia profesional en ingeniería de software: este requisito no es negociable
- Experiencia en una empresa tecnológica de alto crecimiento o en una organización de software de primer nivel
- Dominio experto de Python: escribes código Python limpio, eficiente y bien probado
- Experiencia práctica con repositorios de código y con bases de código grandes y complejas
- Experiencia demostrada en el diseño e implementación de benchmarks de código para LLM y pipelines de datos
- Trayectoria en entornos de ingeniería de alto rendimiento con productos o plataformas a gran escala
- Buen manejo de sistemas de control de versiones (Git) y de flujos de desarrollo modernos
- Bilingüe o hablante nativo de inglés, con sólida comunicación escrita
- Autónomo, riguroso técnicamente y cómodo trabajando con independencia
Qué hace que seas la persona ideal
Los candidatos con estas cualificaciones adicionales tienen más posibilidades de éxito:
- Perfiles de ingeniería senior o lead con historial de responsabilidad técnica
- Grado o máster en Informática, Aprendizaje Automático o un campo relacionado, o experiencia profesional equivalente
- Dominio de uno o más lenguajes adicionales: JavaScript, Go, C++ u otros relevantes
- Experiencia con pipelines de CI/CD y con la escritura de pruebas unitarias sólidas (pytest, Mocha, JUnit)
- Experiencia en ingeniería de seguridad o contribuciones significativas al código abierto
- Familiaridad con metodologías de evaluación de IA/ML o con el benchmarking de modelos
Por qué unirte
- Trabajar en proyectos de evaluación de IA de vanguardia junto a equipos de investigación de talla mundial
- Totalmente remoto: trabaja desde cualquier lugar con una conexión a internet fiable
- Tus benchmarks influyen directamente en cómo se miden y mejoran los sistemas de IA más avanzados del mundo
- Autonomía freelance con trabajo de ingeniería significativo y de alto impacto
- Colaborar con una comunidad global de ingenieros e investigadores de élite
- Posibilidad de ampliar el contrato y de seguir colaborando a medida que surjan nuevos retos de evaluación
Cómo superar la entrevista con IA
Las entrevistas para puestos como estos suelen hacerlas un entrevistador de IA, así que probablemente hablarás con software y no con una persona. Un entrevistador de IA no reacciona como un humano: se toma tus respuestas al pie de la letra, da pocas pistas y repregunta ante cualquier vaguedad. Ganan las respuestas claras, concretas y con buen ritmo. Menciona lo que construiste en concreto, las cifras, el compromiso que resolviste y qué harías de otra manera.
Para este puesto, espera preguntas sobre el diseño de benchmarks y pipelines de datos, las pruebas de código Python y cómo juzgar si el código generado por IA es realmente correcto, incluidos los casos límite y los modos de fallo.
Lee con atención las instrucciones de la invitación y síguelas durante la entrevista: el formato, el tiempo, las herramientas permitidas y las normas sobre lo que está permitido.
La mejor preparación es ensayar en voz alta antes. InterviewAce, nuestro producto de preparación de entrevistas, hace entrevistas simuladas con un entrevistador de IA, te deja practicar repreguntas sobre tus propios proyectos y te da comentarios antes de la entrevista real.
Guías de InterviewAce para leer primero
- Qué esperar de un entrevistador de IA (en inglés) Cómo pregunta, repregunta y puntúa las respuestas un entrevistador de IA.
- Preparación de entrevistas técnicas para desarrolladores Un plan práctico para preguntas de código, diseño de sistemas y técnicas.
- Practicar entrevistas con herramientas de IA Cómo ensayar con entrevistas simuladas de IA y recibir comentarios útiles.
- Consejos para entrevistas remotas por videollamada Cámara, audio, iluminación y ritmo en entrevistas por vídeo.
- Los 5 errores más comunes en entrevistas técnicas Los fallos más habituales y cómo evitarlos.
- Cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes Tokens, atención y cómo funcionan modelos como ChatGPT, útil para puestos de IA.
- Preguntas de comportamiento y el método STAR Estructura tus historias para que lleguen a cualquier entrevistador.
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Herramientas gratuitas para tu candidatura
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De Autonix Lab
- InterviewAce de Autonix Lab Nuestro producto de preparación de entrevistas y dónde aparece destacado.
- ¿Qué son los agentes de IA? Una introducción clara a los agentes de IA.
- Bucles de agentes de IA explicados Cómo funcionan los bucles de programación autónomos y orientados a objetivos.
- Sistemas multiagente Agentes que trabajan en equipo.
- Proyectos de agentes de IA de código abierto Herramientas que conviene conocer para el trabajo agéntico.
Esta es una preparación general. No realizamos estas entrevistas y no podemos decir exactamente cómo se llevarán a cabo.
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