Senior AI Research Engineer in Improving

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En Improving South America, brindamos servicios de TI para transformar la percepción del profesional de TI. Nos enfocamos en consultoría de TI, desarrollo de software y formación ágil.
La empresa promueve una cultura de trabajo excepcional basada en el trabajo en equipo, la excelencia y la diversión, con enfoque en crecimiento personal y recompensas compartidas. Al integrarse, el/la candidato/a formará parte de una comunidad que prioriza la comunicación abierta y relaciones laborales sólidas a largo plazo, respaldada por una estructura de desarrollo profesional y aprendizaje continuo.

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Qué harás

Construir sistemas agénticos (agentic systems) de nivel de producción mientras te mantienes cerca de la frontera de la investigación — el puesto vive en el punto de encuentro entre "lánzalo" y "¿es este el enfoque correcto?"
Prototipar patrones novedosos de agentes (self-evolving loops, orquestación multiagente, arquitecturas de memoria), validarlos con evaluaciones rigurosas (evals), y luego consolidarlos en servicios desplegados
Ser responsable de la infraestructura de evaluación de principio a fin: diseñar golden datasets, construir harnesses de LLM-as-judge, ejecutar experimentos y usar los resultados para guiar decisiones técnicas
Leer artículos recientes y decidir qué vale la pena probar — ejecutar ablaciones rápidas, descartar ideas que no funcionan, y llevar a producción las que sí
Colaborar con ingenieros de plataforma en despliegue, latencia y costo
Contribuir en toda la pila tecnológica: diseño de agentes, recuperación/clasificación (retrieval/ranking), ingeniería de prompts y contexto, integración de herramientas (Claude Agent SDK, MCP, Bedrock)

Requisitos Indispensables

Nivel de inglés intermedio-avanzado o avanzado (indispensable)
4+ años construyendo software, con 2+ años llevando a producción sistemas basados en LLM
Python sólido — async, streaming, salidas estructuradas, observabilidad — además de comodidad con infraestructura en la nube (AWS preferido)
Experiencia práctica con patrones agénticos: uso de herramientas, bucles de planificación, gestión de estado, ejecución de largo alcance
Buenos instintos de evaluación: capaz de diseñar una evaluación que realmente mida lo que importa, y sabe distinguir cuándo un resultado es señal o ruido
Cómodo leyendo artículos y traduciendo ideas en código funcional; no necesita un doctorado para hacerlo, pero sí necesita la curiosidad
Trayectoria comprobada de llevar sistemas de prototipo a producción — se responsabiliza de la confiabilidad, la latencia y el costo, además de la calidad
Señales que Buscamos
Igualmente alérgico(a) a "lanzar sin medir" y a "medir para siempre sin lanzar".
Investigador(a) pragmático(a) / ingeniero(a) curioso(a) — elige el modo correcto según el problema.
Opiniones firmes sobre los modos de fallo de los agentes a nivel de sistema, no solo a nivel del modelo.
Se comunica con claridad ante distintas audiencias — puede explicar un resultado de evaluación complicado a un PM y una arquitectura de memoria a un investigador.
Eleva el estándar del equipo tanto en rigor como en velocidad tiene que ser una buena traducción es aes correcta.

Deseable

Experiencia con Claude Agent SDK, MCP, o marcos de agentes similares
Familiaridad con la metodología de LLM-como-juez, corrección de sesgo estadístico, o plataformas de evaluación (LangFuse, Braintrust, AgentCore)
Experiencia en recuperación/clasificación (embeddings, búsqueda híbrida, rerankers, resaltado semántico)
Exposición a sistemas auto-mejorables, escalado de cómputo en tiempo de inferencia (test-time compute), o investigación agéntica relacionada.
Experiencia en el dominio de GRC, tecnología legal, o software empresarial regulado
Contribuciones de código abierto, publicaciones en blogs, o resultados de investigación aplicada

Beneficios

Contrato a largo plazo.
100% Remoto.
Vacaciones y PTOs
Posibilidad de recibir 2 bonos al año.
2 revisiones salariales al año.
Clases de inglés.
Equipamiento Apple.
Plataforma de cursos en linea
Budget para compra de libros.
Budget para compra de materiales de trabajo
Mucho mas..

GETONBRD Job ID: 62949

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Position is 100% remote, but candidates must reside in Chile, Argentina, Peru or Colombia.

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