Ingeniero/a de machine learning

Quiénes somos

Somos un equipo que construye la infraestructura para la era de los agentes. Hace una década, ganaron las marcas que apostaron por el móvil. El mismo cambio ocurre con los agentes: cómo las personas encuentran empresas, hacen preguntas y compran pasa de páginas estáticas a conversaciones. 800 millones de personas ya descubren marcas mediante búsquedas con agentes, y quién resulta elegido se está decidiendo ahora.

El equipo

Haz que los gemelos digitales de Point11 sean más fieles a los clientes que representan. Te encargas de los modelos y los datos que hay detrás: cómo se construye un gemelo a partir de los propios registros de una empresa, cómo medimos que se comporta como el cliente real y cómo mejora con cada campaña. Cada interacción debe sentirse inteligente y ocurrir en .11 segundos. Equipo pequeño, nivel alto. Fundada por exempleados de Google. Contratamos en consecuencia.

Cómo será tu primer año

• Mide con qué precisión los gemelos digitales de un cliente predicen resultados reales y luego cierra la brecha.
• Construye los modelos de previsión que convierten las respuestas de una campaña en una demanda sobre la que una marca puede planificar.
• Diseña el pipeline de entrenamiento y evaluación que permite mejorar los gemelos de cada cliente sin filtrar los datos de una empresa a otra.

Cómo es el día a día

• Responsabilízate del modelado de los gemelos digitales: features, entrenamiento, evaluación y despliegue
• Construye pipelines que llevan los datos de los CRM y almacenes de los clientes a un formato listo para los modelos
• Ejecuta experimentos con hipótesis claras y resultados honestos
• Colabora con los ingenieros de IA para decidir dónde terminan los modelos y dónde empiezan los agentes de LLM
• Lleva los modelos a producción y responde de su calidad allí

Sobre ti

• Has entrenado y lanzado modelos de machine learning que funcionan en producción
• Dominas Python y la pila moderna de ML
• Eres riguroso/a con la evaluación, las líneas base y la validez estadística
• Sabes explicar el comportamiento de un modelo tanto a un ingeniero como a un cliente
• Vives en Toronto o puedes mudarte allí. Este puesto es híbrido, tres días a la semana en nuestra oficina de Toronto. Esta oferta corresponde a una vacante existente.

Aún mejor si tienes

• Previsión, inferencia causal o sistemas de recomendación
• Datos sintéticos o simulación
• Machine learning con preservación de la privacidad o multiinquilino
• Experiencia con fine-tuning de LLM o embeddings

Qué ofrecemos

• Tus modelos deciden lo fiel que es nuestro producto
• Híbrido en Toronto, en la zona horaria de Nueva York
• Un puesto fundacional en el equipo canadiense de Point11
• Contacto directo con el equipo fundador sobre producto
• Presupuesto anual de formación para conferencias y desarrollo profesional