Senior Software Engineer (Pipeline team)

Acerca de nosotros

Foundation AI es la única plataforma de automatización de admisión de documentos nativa de IA al servicio de los sectores de siniestros y litigios. Fundada en 2019 por un equipo de abogados y científicos de datos, Foundation AI procesa millones de documentos cada mes para cientos de firmas de abogados de los Estados Unidos, entre ellos muchos de los despachos de demandantes y de lesiones personales más grandes y respetados del país.

Job Overview

Buscamos Senior AI/ML Engineer que contribuya a expandir nuestro sistema de inteligencia documental de nueva generación. En estrecha colaboración con nuestro equipo de Data Science, aportará un elevado rigor técnico a un sistema que se vuelve más inteligente con cada documento que procesa, a lo largo de cientos de clientes y a gran escala. El sistema combina ML, LLM, RAG, matemática aplicada y un diseño algorítmico inteligente para ofrecer resultados con un alto nivel de precisión.

Este es un puesto remoto.

Key Responsibilities

Retrieval-Augmented Generation: diseñar y construir arquitecturas RAG para la comprensión, clasificación y extracción de documentos, desde la segmentación (chunking) y la indexación hasta la calidad de la recuperación y el anclaje (grounding) de los resultados.

Desarrollo de funcionalidades con LLMs: llevar a producción funcionalidades basadas en LLMs de extremo a extremo, desde el diseño de prompts hasta la evaluación, y no únicamente prototipos.

Desarrollo orientado a la evaluación: construir regression suites, métodos de calibración de la confianza y marcos de evaluación que permitan medir la calidad de los resultados de la IA.

Colaboración con Data Science: trabajar de manera estrecha con nuestro equipo de Data Science para llevar técnicas de nivel investigativo al entorno productivo.

Pipelines de ML y MLOps: asumir la responsabilidad del versionado de modelos, datos y prompts, así como construir pipelines reproducibles para la ingesta, el entrenamiento, la evaluación y el servicio (serving).

Automatización de despliegues y A/B testing: implementar canary deployments, pruebas A/B comparativas y mecanismos de reversión (rollback) para publicar modelos y prompts de forma segura.

Monitoreo y observabilidad: implementar detección de deriva (drift), monitoreo de la calidad de los datos y alertas, así como definir SLO para la salud de los modelos y de los pipelines.

Arquitectura de sistemas y liderazgo: diseñar infraestructura de ML segura y de alto rendimiento, evaluar herramientas (Bedrock, MLflow, Airflow), orientar a otros ingenieros e influir en las mejores prácticas.

Competencias y herramientas

Experiencia: más de 5 años trabajando como ingeniero de software, con 2 a 3 años enfocados en ML/IA en sistemas productivos.

Fundamentos de LLM y RAG: experiencia práctica en ingeniería de prompts, arquitecturas RAG y desarrollo orientado a la evaluación, con un historial comprobado de haber llevado a producción funcionalidades basadas en LLMs que utilizan usuarios reales.
Herramientas de MLOps y pipelines: experiencia práctica en versionado de modelos, datos y prompts, seguimiento de experimentos y automatización de despliegues, con dominio de Airflow, MLflow y Bedrock o herramientas equivalentes.

Programación: dominio de Python, además de solvencia en SQL y en patrones de ingeniería de datos.

Idioma: dominio del inglés a nivel profesional, tanto oral como escrito. La totalidad del proceso de selección, incluidas las entrevistas, así como las comunicaciones posteriores, se llevan a cabo en inglés.

Muy valorado: conocimiento funcional de métodos clásicos de ML (gradient boosting, embeddings, calibración) suficiente como para colaborar estrechamente con Data Science; experiencia con infraestructura de AWS (S3, ECS/EKS, Lambda); la familiaridad con marcos de agentes (LangChain, MCP) constituye un valor añadido.

Formación académica

Título universitario de grado en Ingeniería en Sistemas, Ingeniería en Computación, Ingeniería Informática, Licenciatura en Ciencias de la Computación o carrera afín, o bien experiencia equivalente y pertinente para el área funcional.

Por qué trabajar con nosotros

Creemos que el mejor trabajo surge cuando las personas se sienten valoradas, escuchadas y respaldadas, y nos enorgullece la cultura que hemos construido en conjunto, sin importar en qué lugar del mundo se encuentre cada integrante de nuestro equipo.

Este año fuimos reconocidos en el puesto número 49 de la lista de Forbes de las mejores startups empleadoras de Estados Unidos, un reflejo del entorno que nos hemos esforzado por crear  y de las personas que lo hacen prosperar.

No obstante, el reconocimiento externo solo cuenta una parte de la historia. Lo que más nos importa es lo que dice nuestro propio equipo. En nuestra más reciente encuesta interna de compromiso Gallup, nuestros colaboradores nos otorgaron calificaciones sólidas en todos los aspectos, y no nos limitamos a celebrar esos resultados, sino que actuamos en consecuencia. Los comentarios de nuestros empleados influyen directamente en la manera en que mejoramos nuestro lugar de trabajo, desde el modo en que apoyamos el bienestar hasta la forma en que impulsamos las carreras profesionales y construimos comunidad dentro de nuestro equipo global.

Al incorporarte a nuestro equipo, te unes a una compañía que escucha, se adapta e invierte en mejorar, porque sabemos que nuestra gente es la razón de nuestro éxito.

Nuestro compromiso

Foundation AI es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y está comprometido con la diversidad y la inclusión en el lugar de trabajo. Prohibimos la discriminación y el acoso de cualquier tipo por movitovs de raza, color, sexo, religión, orientación sexual, origen nacional, discapacidad, información genética, embarazo o cualoquier otra caraterística protegida. Muestras decisiones de contratación se basan exclusivamente en las calificaciones, el mérito y las necesidades del negocio en el momento correspondiente.

Para cualquier comentario o consulta, puedes escribirnos a careers@foundationai.com.

Puedes obtener más información en www.foundationai.com