Senior AI Research Engineer

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.

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)

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..

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

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.