AI Engineer — Inteligencia de respuestas

Sobre el puesto

Todo el producto de Growli se apoya en un único conjunto de datos: respuestas reales de asistentes a preguntas de compra reales, recogidas de forma continua en diez plataformas de IA y seis idiomas. Serás responsable de ese pipeline de recogida y análisis de principio a fin — orquestación de sondas, detección de menciones y posiciones, extracción de fuentes, detección de cambios — y llevarás su precisión de buenas heurísticas a una verdad medida y comparada. Es ingeniería de IA aplicada con una propiedad poco común: cada mejora que publicas se vuelve inmediatamente visible para los clientes como mejor evidencia. Los modelos cambian cada mes; el pipeline que los mide tiene que evolucionar igual de rápido, y tú serás quien nos mantenga por delante de esa curva.

Qué harás

• Responsabilizarte del pipeline de sondas multi-asistente: planificación, resiliencia, control de costes y límites por proveedor en diez plataformas.
• Mejorar la detección de menciones, posiciones y sentimiento en seis idiomas, medida contra conjuntos de respuestas etiquetadas, no contra intuiciones.
• Construir la capa de extracción de fuentes que rastrea qué páginas y dominios moldean cada respuesta.
• Diseñar arneses de evaluación que capturen regresiones de detección antes de que las vea ningún cliente.
• Seguir los lanzamientos de modelos y los cambios de API, y adaptar el pipeline en días, no en trimestres.
• Convertir, junto al equipo de producto, los datos brutos en nuevas capacidades medibles: visibilidad geográfica, cuota de voz, alertas de cambio.
• Mantener el dataset longitudinal inmutable, bien modelado y barato de consultar mientras crece por millones de observaciones.

Cómo se ve el éxito

• La precisión de detección tiene un número, una suite de benchmarks y una tendencia visible al alza.
• Un asistente o modelo nuevo se incorpora a la flota de sondas en menos de un día.
• Los incidentes de proveedores se degradan con elegancia en lugar de crear huecos de datos silenciosos.
• Existe al menos un nuevo tipo de evidencia por el que los clientes pagan porque tú lo construiste.

Qué buscamos

• 3+ años de ingeniería en producción con Python; has publicado y operado pipelines de datos o ML.
• Experiencia práctica con APIs de LLM, sus modos de fallo y la evaluación a nivel de prompt.
• Tratas la medición como un problema de ingeniería: líneas base, regresiones, datos etiquetados.
• Te sientes cómodo/a siendo dueño/a de un sistema completo: arquitectura, costes, monitorización, incidentes.
• Escribes con claridad; un design doc tuyo vale más que la reunión que sustituye.
• Extra: experiencia en NLP multilingüe o en herramientas de búsqueda o SEO.

Publicado el 1 de septiembre de 2026