Machine Learning Engineer

Sobre Nosotros

En Supernormal, estamos en una misión para revolucionar la comunicación hablada para individuos, equipos y organizaciones de todos los tamaños. Las reuniones son nuestro canal de trabajo más rico en información, pero a menudo carecen de estructura y documentación. Nuestro objetivo es resolver este problema a través de la innovación, el diseño y la artesanía enfocada. Desde 2019, hemos ganado la confianza de clientes como Snap, Salesforce, Replay, Gitcoin, Pinterest, y muchos más. A medida que nos expandimos rápidamente, estamos ansiosos por añadir talento de primer nivel a nuestro equipo. Supernormal es una empresa primero remota y priorizamos la diversidad y la creatividad en nuestro equipo global. Organizamos retiros anuales de equipo y nos reunimos trimestralmente para fortalecer nuestro vínculo.

Sobre El Rol

Supernormal está buscando Ingenieros de Aprendizaje Automático experimentados para desarrollar IA que mejore nuestro producto principal mediante la entrega de transcripción de reuniones, generación de notas y automatización de tareas. Como parte de nuestro equipo de IA, diseñarás servicios seguros y confiables que implementen modelos de IA de vanguardia, generando millones de notas de reuniones de alta calidad para nuestra creciente base de clientes. Este rol implica una cantidad considerable de desarrollo de software, lo que lo hace ideal para aquellos que prosperan en llevar nuevos modelos y características a los usuarios rápidamente.

Qué Harás

Como Ingeniero de Aprendizaje Automático en Supernormal, supervisarás el desarrollo completo de soluciones de IA para notas de reuniones, respuestas a preguntas y realización de tareas. Las responsabilidades clave incluyen:

• Ingeniería de prompts usando técnicas avanzadas para mejorar nuestras características de asistente de reuniones.
• Construir e implementar modelos de aprendizaje automático personalizados para mejorar nuestro stack de IA, incluyendo la mejora de la calidad de transcripción y la reducción del uso de tokens de API.
• Entrenar e implementar grandes modelos de lenguaje utilizando métodos de vanguardia como LoRA, RLHF y afinación de instrucciones.
• Crear nuevas experiencias de producto con NLP y LLMs que mejoren a través de retroalimentación de usuarios y la colaboración con ingenieros de producto y el equipo de diseño.
• Definir y mejorar métricas de negocio y producto para optimizar la calidad y el costo de la IA.
• Mejorar la búsqueda y respuesta a preguntas impulsadas por LLM utilizando RAG a través de múltiples reuniones.
• Innovar y abogar por mejores metodologías, mejorando continuamente los procesos con los que te involucres.

Requisitos

Lo Que Traerás

Somos una startup de ritmo rápido que desarrolla productos de cero a uno sobre grandes modelos de lenguaje. El candidato ideal sobresale tanto en aprendizaje automático como en desarrollo de software riguroso. Las calificaciones clave incluyen:

• Dominio en IA/ML con 3-5 años de experiencia en la construcción de sistemas de aprendizaje automático. Sólida experiencia en NLP y LLMs, con habilidades en curación de datos, modelado y entrenamiento de modelos.
• Se requiere una licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería, IA, Matemáticas o un campo relacionado; un Máster o PhD es una ventaja.
• Fuertes habilidades en ingeniería de software, con un historial comprobado en la escritura y apoyo a sistemas de producción.
• Dominio en Python y SQL, con experiencia en PyTorch. La familiaridad con Ruby on Rails y Snowflake para consultas de datos es ventajosa.

Lo Que Esperamos de Ti

• Una mentalidad colaborativa que fomenta la mejora del equipo y el apoyo mutuo.
• Disposición para abordar problemas complejos con persistencia y el apoyo del equipo.
• Confianza para actuar de manera autónoma mientras te alineas con los objetivos del equipo y contribuyes con tus ideas.
• Un enfoque entusiasta para aprender y mejorar los procesos existentes.
• Pensamiento centrado en el equipo, valorando la responsabilidad compartida y el éxito colectivo.
• Una mentalidad enfocada en el crecimiento del equipo y el aprendizaje a través de desafíos y revisiones.