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Queremos que todos nuestros usuarios tengan éxito, por lo que seguimos ofreciendo formas innovadoras de resolver sus problemas. Ya se trate de nuevos complementos o pruebas unitarias, de mejorar las funciones existentes o de corregir errores, todo ayuda.
Esperamos que se una a nuestro equipo remoto.
The Role
- You'll own the AI core of a new product that will be used weekly by thousands of paying customers. Inference pipeline, retrieval, prompt versioning, eval suite, cost discipline, model-improvement loop… all of it.
- This is a shipping role, not a research role. We're not training models or publishing papers. We're building a production system that has to be accurate, cheap to run, and steadily better month over month. You'll report to our senior engineering lead and work alongside a small, focused team.
What You'll Do:
- Design and run the inference pipeline. Retrieval-augmented generation with structured tool calls, citation-grounded responses, tier-aware model routing.
- Own prompt versioning and the eval suite. Real evals, with adversarial cases and release-blocking gates. Vibes-based evals don't ship here.
- Own cost telemetry and cost discipline. Per-user caps, model routing enforcement, caching, abuse detection. The product has a free tier; you're accountable for keeping it profitable at scale.
- Build the feedback loop that makes the system improve over time.
- Iterate on quality continuously based on real-customer signals.
What We Need:
- You have personally shipped at least one production LLM-powered product or feature that real users rely on. You can describe its prompts, evals, and cost telemetry in detail because you built them.
- You've experienced and recovered from at least one of: prompt drift, model version regression, retrieval quality degradation, cost overrun, hallucination incident, eval-suite failure that blocked a release.
- Strong full-stack engineering. Comfortable in Python or TypeScript, comfortable with Postgres and SQL, comfortable owning integrations end-to-end.
- Vector store experience (pgvector, Pinecone, or equivalent).
- Hands-on Anthropic API experience preferred; OpenAI API also fine.
- You think about prompt drift, eval coverage, cost discipline, and feedback loops as engineering surfaces. Not afterthoughts.
What We Don't Need:
- Research scientists. We're not training models.
- LangChain wrappers. We own our orchestration in-house.
- Resumes heavy on AI buzzwords and light on shipped systems.
What We Offer:
Trabajar para una empresa de rápido crecimiento es una oportunidad única, que consideramos una elección de estilo de vida más que una elección de trabajo. Nuestros puestos suponen un reto, pero también conllevan increíbles ventajas y satisfacciones para quienes los ganan. Esto es lo que ofrecemos.
- Salario competitivo.
- Remote – Work from your home. US-Mountain Time overlap preferred
- Animamos a los empleados a tomarse el tiempo que necesiten para las vacaciones, mantenerse sanos y pasar tiempo con los amigos y la familia.
- Estaremos encantados de proporcionarle o reembolsarle el software que necesite, así como libros o cursos que fomenten el aprendizaje continuo.
- Le damos la oportunidad de resolver problemas desafiantes y significativos que marcan la diferencia.
- Portátil en su quinto aniversario.
- Cubrimos todos los gastos de viaje de la empresa (incluido nuestro retiro anual para toda la empresa y las reuniones de miniequipos).
- Capacidad para trabajar con algunas de las mejores personas del sector mediante interacciones frecuentes, si no diarias.
- Y por si te lo estabas preguntando: sin política, sin tonterías y sin imbéciles.
How To Apply?
Si todo esto le parece interesante, envíe su candidatura a continuación.
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