Miembro del Personal Técnico, Entrenamiento de Modelos (investigación aplicada)

Título del puesto: Member of Technical Staff, Model Training (applied research)

Tipo de jornada: Tiempo completo

Ubicación: Remoto

El puesto

En este puesto, trabajarás en modelos de lenguaje, sistemas multimodales, robótica y agentes autónomos, desarrollando modelos optimizados para aplicaciones y entornos específicos. Serás responsable de todo el ciclo de vida del desarrollo del modelo, desde comprender los requisitos de la aplicación y diseñar los conjuntos de datos de entrenamiento hasta la adaptación del modelo, su evaluación y su despliegue en producción.

Nuestro objetivo es crear modelos especializados que igualen o superen la calidad de los modelos de frontera en cargas de trabajo concretas, mejorando de forma significativa la eficiencia, la latencia y el coste de la inferencia.

Trabajarás en la intersección entre la investigación aplicada en aprendizaje automático y la ingeniería de producción, convirtiendo los avances en el entrenamiento de modelos en sistemas fiables y de alto rendimiento con un impacto real y medible.

Qué harás

• Entrenar, ajustar y adaptar modelos de lenguaje, de visión-lenguaje y de robótica mediante ajuste fino supervisado (SFT), aprendizaje por refuerzo (RL), aprendizaje por imitación y destilación.
• Desarrollar modelos especializados para aplicaciones complejas, incluidas la comprensión multimodal, la percepción y el control robótico, y agentes autónomos capaces de razonar, planificar y usar herramientas.
• Construir entornos de entrenamiento y evaluación basados en simulación para estudiar el aprendizaje de políticas, la generalización de tareas y la transferencia de capacidades desde contextos simulados a entornos reales.
• Combinar demostraciones de expertos, retroalimentación humana, conjuntos de datos sintéticos y trayectorias generadas por entornos en conjuntos de datos de entrenamiento eficaces, señales de recompensa y currículos de aprendizaje.
• Desarrollar modelos especializados que impulsen el ecosistema de flujos de micro1, mejorando la generación de datos, la anotación, el control de calidad y los flujos de calificación automatizada.
• Incorporar las correcciones de expertos y la retroalimentación sobre el rendimiento de los modelos en ciclos de entrenamiento iterativos para mejorar continuamente la precisión, la robustez y el éxito en las tareas.
• Optimizar los modelos para la inferencia en producción, equilibrando calidad, latencia, rendimiento y eficiencia computacional frente a los modelos de referencia de frontera.
• Colaborar con los equipos de investigación e ingeniería de plataforma para convertir prototipos prometedores en despliegues de modelos escalables y listos para producción.

Qué buscamos

• Sólidos fundamentos en aprendizaje automático y aprendizaje profundo, con experiencia práctica en el entrenamiento, la adaptación y la evaluación de modelos de IA modernos.
• Experiencia práctica en una o más áreas, como modelos de lenguaje de gran tamaño, modelos de visión-lenguaje, robótica, aprendizaje por refuerzo o agentes autónomos.
• Dominio avanzado de Python y PyTorch, con capacidad para desarrollar canales fiables de entrenamiento, evaluación e inferencia.
• Experiencia traduciendo requisitos de aplicaciones en objetivos de modelo medibles, benchmarks y mejoras de rendimiento.
• Sólidos conocimientos de ingeniería de software, incluida la capacidad de construir sistemas mantenibles y llevar prototipos de investigación hacia la producción.
• Familiaridad con técnicas de adaptación de modelos como el ajuste fino, la destilación, el aprendizaje por imitación o el aprendizaje por refuerzo.
• Sólido criterio experimental y capacidad para identificar de forma independiente cuellos de botella de rendimiento, evaluar compensaciones e iterar hacia soluciones eficaces.

Valorable

• Experiencia en robótica, IA encarnada, modelos de visión-lenguaje-acción o aprendizaje de políticas basado en simulación.
• Familiaridad con frameworks de agentes, modelos que usan herramientas y entrenamiento impulsado por entornos.
• Experiencia en generación de datos sintéticos, aprendizaje con participación humana o sistemas de evaluación automatizada.
• Conocimiento de técnicas de optimización de la inferencia, incluidas la cuantización, el procesamiento por lotes, la compresión de modelos y el servicio eficiente.
• Experiencia desplegando modelos especializados en entornos de producción con exigencias elevadas de latencia, fiabilidad o coste.
• Contribuciones a la investigación o trabajo de código abierto en aprendizaje automático aplicado, IA multimodal, robótica o sistemas de agentes.

Aviso de compensación y beneficios

El rango salarial nacional para este puesto de tiempo completo es un salario base de 200.000 $, 320.000 $. Todos los empleados pueden optar a compensación en acciones, y también pueden recibir bonificaciones basadas en el desempeño, según el puesto y sujetas a las políticas de la empresa. micro1 ofrece un paquete integral de beneficios, que incluye un reembolso de hasta el 100 % de las primas del seguro de salud, días de vacaciones pagados, un plan 401(k) con aportación de la empresa y otros beneficios diseñados para respaldar a una plantilla remota de alto rendimiento.

micro1 es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Todos los candidatos cualificados serán considerados para el empleo sin distinción de raza, color, religión, sexo (incluidos el embarazo, la orientación sexual o la identidad de género), origen nacional, edad, discapacidad, información genética, condición de veterano o cualquier otra característica protegida por las leyes, reglamentos y ordenanzas locales aplicables. Si necesitas asistencia y/o un ajuste razonable durante el proceso de solicitud, escribe a support@micro1.ai.

Nuestro proceso de contratación utiliza herramientas de inteligencia artificial para ayudar en la preselección y evaluación de candidatos. Nuestras herramientas de IA están diseñadas para complementar, no sustituir, la toma de decisiones humana.