Empleo
Del feed del socio
Ingeniero de IA
Precio a consultar
Detalles
- Tipo de empleo
- Jornada completa
- Remoto
- No
- Empresa
- Gain
Descripción
Traducido automáticamente de English. El texto original es el oficial. Traducción automática — se está preparando una más precisa.
¿Quiénes somos?
Gain es la súper aplicación Private Markets, una plataforma global conectada que transforma la forma en que los principales inversores, asesores y empresas obtienen, evalúan y ejecutan acuerdos. Al combinar inteligencia de grado de inversión, flujos de trabajo impulsados por IA y datos patentados en una plataforma unificada, Gain permite a los mejores equipos de negocios moverse más rápido, reducir el riesgo y generar convicción con confianza.
Se confía en la ganancia de más de 1 billón de dólares de capital privado, utilizado por el 100% de las empresas MBB y las Cuatro Grandes, y por el 80% de las 20 principales casas de asesoría de fusiones y adquisiciones del mundo.
Gain, reconocida por su rápida innovación e impacto, ha sido nombrada Proveedor de datos del año en EE. UU. y la UE por PE Wire, recibió el premio al Mejor uso de IA en finanzas de Global Financial Market Review y está clasificada entre las 100 empresas de más rápido crecimiento de Sifted, Forbes 1000 y Deloitte Technology Fast 50. Gain opera a nivel mundial con oficinas en Nueva York, Londres, Ámsterdam, Frankfurt, Varsovia y Bangalore.
como trabajamos
• Predecir lo que no se publica. Muchas empresas privadas publican pocos o ningún detalle financiero. A través de una base de datos de más de 5 millones de empresas, predecimos los ingresos y el EBITDA de escasas etiquetas, y predecimos si una empresa será comprada o vendida y cuándo, lo cual es un problema de tiempo hasta el evento con datos censurados.
• Agentes en una red desordenada. Nuestros agentes buscan, navegan y extraen puntos de datos de la empresa de fuentes que se contradicen entre sí, luego deciden en qué fuente confiar antes de comprometerse con una respuesta.
• Calidad que se mantiene mientras todo lo que hay debajo se mueve. Somos independientes del proveedor. Las opciones de modelo siguen las evaluaciones y cambiamos de LLM cuando los números lo dicen. Eso solo funciona si se confía en las evaluaciones.
¿Qué vas a hacer?
El trabajo consiste aproximadamente en la mitad de agentes LLM y la mitad de ML personalizado, inclinándose ligeramente hacia los agentes.
• El diseño de nuestros pipelines de agentes: arquitectura, herramientas y qué modelo para qué tarea. Darás forma a la dirección técnica con nuestro líder de IA.
• La evaluación detrás de agentes y modelos: conjuntos de referencia fuera de línea, evaluaciones de producción en vivo y la llamada sobre si una mejora es real.
• Nuestros modelos de predicción para finanzas y negocios: características, validación, reentrenamiento y saber cuándo gana un modelo más simple.
• Llevar el trabajo a producción: rastrear dónde fallan las canalizaciones y reparar primero los enlaces más débiles, teniendo en cuenta el coste de computación, memoria y modelo.
• Elevar el nivel del equipo mediante revisiones de diseño, emparejamiento y un hábito de evaluar primero que se mantenga.
En sus primeros seis meses, será propietario de las evaluaciones de nuestros canales de agentes, propondrá dónde invertiremos a continuación y enviará mejoras mensurables tanto a los agentes como a los modelos de predicción.
¿Quién eres?
• Ha creado y ha sido propietario de sistemas de aprendizaje automático en producción durante años, normalmente más de seis años en aprendizaje automático o ingeniería de software.
• En los últimos 1 o 2 años, ha enviado agentes o canalizaciones de LLM de los que dependen los usuarios reales, no demostraciones.
• Tienes un criterio ejemplar. Ha abordado fugas, cambios de distribución y calibración con datos reales.
• Mide antes de reclamar. Puede crear un conjunto de evaluación y distinguir una mejora honesta de una afortunada.
• Te preocupas más por el resultado del usuario que por la técnica. Las ideas sin un beneficio claro para el cliente no se construyen aquí, por muy interesantes que sean.
• Es bueno tener: modelos de tiempo hasta el evento, fuentes de datos ruidosas o conflictivas, datos financieros o de empresas privadas. No se necesitan conocimientos financieros.
el equipo
Te unirás a nuestro equipo de datos e inteligencia artificial de seis personas y reportarás a Renan, nuestro líder de inteligencia artificial que ha estado creando modelos de producción durante más de 10 años. Nuestro equipo de ingeniería gestiona la infraestructura y usted da forma a lo que se ejecuta en ella.
la pila
• Núcleo: Python (asíncrono, completamente escrito con Pydantic) y FastAPI
• LLM: múltiples proveedores detrás de nuestra propia capa independiente del proveedor, con Pydantic AI para agentes tipificados.
• Evaluaciones y observabilidad: Pydantic Evals y Logfire
• Datos: PostgreSQL con pgvector
• Nube: GCP (Cloud Run, Cloud Tasks), Docker, Acciones de GitHub
¿Qué ofrecemos?
• Salario base competitivo y bonificación anual vinculados a su desempeño/OKR
• Beneficios atractivos que incluyen subsidio de salud y bienestar, presupuesto para trabajar desde casa, beneficios de aprendizaje y entrenamiento, etc.
• Modelo de trabajo híbrido flexible con 3 días a la semana en nuestra oficina de Ámsterdam
• Equilibrio saludable entre vida personal y laboral que permita la planificación y los compromisos personales
• Oportunidad de crecer a medida que la empresa adquiere cada vez más responsabilidades, respaldada por mucho coaching y un enfoque basado en la retroalimentación.
• Enormes oportunidades de aprendizaje y progresión profesional
• Entorno internacional con centros en Nueva York, Londres, Amsterdam, Frankfurt, Varsovia y Bangalore
• Cultura de confianza, propiedad y estándar de excelencia y un ambiente de trabajo divertido con salidas y eventos regulares
• Después de la adecuación del producto al mercado y del estatus de aspirante a unicornio: ¡este es un excelente momento para unirse y crecer con nosotros!
¿Suena como una combinación perfecta?
Estamos orgullosos de nuestro maravilloso producto y creemos que tiene mucho potencial. Estamos creciendo rápidamente y divirtiéndonos mientras construimos nuestra plataforma y nuestra empresa. ¿Le parece un equipo del que le gustaría formar parte? Haga clic en "Aplicar" y envíe su CV. ¡Estamos emocionados de conocerlo y mostrarle lo que hacemos!
Gain.AI B.V., con sede registrada en Apollolaan 151, 1077 AR Ámsterdam, Países Bajos, u otra entidad Gain.AI o Gain.pro que ejecute el proceso de contratación, denominada en adelante "Gain", es el responsable del tratamiento de los datos personales que usted envía como parte de la solicitud de empleo. Tus datos personales serán tratados con la finalidad de realizar un proceso de selección para el puesto de trabajo que solicitas. Si proporciona su consentimiento explícito a Gain, sus datos personales también serán tratados con el fin de realizar futuros procesos de contratación. Lea la Política de privacidad de Gain para familiarizarse con cómo Gain procesa sus datos personales: https://www.gain.ai/privacy-and-cookie-statement.…
Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/gain/ai-engineer-amsterdam-473945)
Gain es la súper aplicación Private Markets, una plataforma global conectada que transforma la forma en que los principales inversores, asesores y empresas obtienen, evalúan y ejecutan acuerdos. Al combinar inteligencia de grado de inversión, flujos de trabajo impulsados por IA y datos patentados en una plataforma unificada, Gain permite a los mejores equipos de negocios moverse más rápido, reducir el riesgo y generar convicción con confianza.
Se confía en la ganancia de más de 1 billón de dólares de capital privado, utilizado por el 100% de las empresas MBB y las Cuatro Grandes, y por el 80% de las 20 principales casas de asesoría de fusiones y adquisiciones del mundo.
Gain, reconocida por su rápida innovación e impacto, ha sido nombrada Proveedor de datos del año en EE. UU. y la UE por PE Wire, recibió el premio al Mejor uso de IA en finanzas de Global Financial Market Review y está clasificada entre las 100 empresas de más rápido crecimiento de Sifted, Forbes 1000 y Deloitte Technology Fast 50. Gain opera a nivel mundial con oficinas en Nueva York, Londres, Ámsterdam, Frankfurt, Varsovia y Bangalore.
como trabajamos
• Predecir lo que no se publica. Muchas empresas privadas publican pocos o ningún detalle financiero. A través de una base de datos de más de 5 millones de empresas, predecimos los ingresos y el EBITDA de escasas etiquetas, y predecimos si una empresa será comprada o vendida y cuándo, lo cual es un problema de tiempo hasta el evento con datos censurados.
• Agentes en una red desordenada. Nuestros agentes buscan, navegan y extraen puntos de datos de la empresa de fuentes que se contradicen entre sí, luego deciden en qué fuente confiar antes de comprometerse con una respuesta.
• Calidad que se mantiene mientras todo lo que hay debajo se mueve. Somos independientes del proveedor. Las opciones de modelo siguen las evaluaciones y cambiamos de LLM cuando los números lo dicen. Eso solo funciona si se confía en las evaluaciones.
¿Qué vas a hacer?
El trabajo consiste aproximadamente en la mitad de agentes LLM y la mitad de ML personalizado, inclinándose ligeramente hacia los agentes.
• El diseño de nuestros pipelines de agentes: arquitectura, herramientas y qué modelo para qué tarea. Darás forma a la dirección técnica con nuestro líder de IA.
• La evaluación detrás de agentes y modelos: conjuntos de referencia fuera de línea, evaluaciones de producción en vivo y la llamada sobre si una mejora es real.
• Nuestros modelos de predicción para finanzas y negocios: características, validación, reentrenamiento y saber cuándo gana un modelo más simple.
• Llevar el trabajo a producción: rastrear dónde fallan las canalizaciones y reparar primero los enlaces más débiles, teniendo en cuenta el coste de computación, memoria y modelo.
• Elevar el nivel del equipo mediante revisiones de diseño, emparejamiento y un hábito de evaluar primero que se mantenga.
En sus primeros seis meses, será propietario de las evaluaciones de nuestros canales de agentes, propondrá dónde invertiremos a continuación y enviará mejoras mensurables tanto a los agentes como a los modelos de predicción.
¿Quién eres?
• Ha creado y ha sido propietario de sistemas de aprendizaje automático en producción durante años, normalmente más de seis años en aprendizaje automático o ingeniería de software.
• En los últimos 1 o 2 años, ha enviado agentes o canalizaciones de LLM de los que dependen los usuarios reales, no demostraciones.
• Tienes un criterio ejemplar. Ha abordado fugas, cambios de distribución y calibración con datos reales.
• Mide antes de reclamar. Puede crear un conjunto de evaluación y distinguir una mejora honesta de una afortunada.
• Te preocupas más por el resultado del usuario que por la técnica. Las ideas sin un beneficio claro para el cliente no se construyen aquí, por muy interesantes que sean.
• Es bueno tener: modelos de tiempo hasta el evento, fuentes de datos ruidosas o conflictivas, datos financieros o de empresas privadas. No se necesitan conocimientos financieros.
el equipo
Te unirás a nuestro equipo de datos e inteligencia artificial de seis personas y reportarás a Renan, nuestro líder de inteligencia artificial que ha estado creando modelos de producción durante más de 10 años. Nuestro equipo de ingeniería gestiona la infraestructura y usted da forma a lo que se ejecuta en ella.
la pila
• Núcleo: Python (asíncrono, completamente escrito con Pydantic) y FastAPI
• LLM: múltiples proveedores detrás de nuestra propia capa independiente del proveedor, con Pydantic AI para agentes tipificados.
• Evaluaciones y observabilidad: Pydantic Evals y Logfire
• Datos: PostgreSQL con pgvector
• Nube: GCP (Cloud Run, Cloud Tasks), Docker, Acciones de GitHub
¿Qué ofrecemos?
• Salario base competitivo y bonificación anual vinculados a su desempeño/OKR
• Beneficios atractivos que incluyen subsidio de salud y bienestar, presupuesto para trabajar desde casa, beneficios de aprendizaje y entrenamiento, etc.
• Modelo de trabajo híbrido flexible con 3 días a la semana en nuestra oficina de Ámsterdam
• Equilibrio saludable entre vida personal y laboral que permita la planificación y los compromisos personales
• Oportunidad de crecer a medida que la empresa adquiere cada vez más responsabilidades, respaldada por mucho coaching y un enfoque basado en la retroalimentación.
• Enormes oportunidades de aprendizaje y progresión profesional
• Entorno internacional con centros en Nueva York, Londres, Amsterdam, Frankfurt, Varsovia y Bangalore
• Cultura de confianza, propiedad y estándar de excelencia y un ambiente de trabajo divertido con salidas y eventos regulares
• Después de la adecuación del producto al mercado y del estatus de aspirante a unicornio: ¡este es un excelente momento para unirse y crecer con nosotros!
¿Suena como una combinación perfecta?
Estamos orgullosos de nuestro maravilloso producto y creemos que tiene mucho potencial. Estamos creciendo rápidamente y divirtiéndonos mientras construimos nuestra plataforma y nuestra empresa. ¿Le parece un equipo del que le gustaría formar parte? Haga clic en "Aplicar" y envíe su CV. ¡Estamos emocionados de conocerlo y mostrarle lo que hacemos!
Gain.AI B.V., con sede registrada en Apollolaan 151, 1077 AR Ámsterdam, Países Bajos, u otra entidad Gain.AI o Gain.pro que ejecute el proceso de contratación, denominada en adelante "Gain", es el responsable del tratamiento de los datos personales que usted envía como parte de la solicitud de empleo. Tus datos personales serán tratados con la finalidad de realizar un proceso de selección para el puesto de trabajo que solicitas. Si proporciona su consentimiento explícito a Gain, sus datos personales también serán tratados con el fin de realizar futuros procesos de contratación. Lea la Política de privacidad de Gain para familiarizarse con cómo Gain procesa sus datos personales: https://www.gain.ai/privacy-and-cookie-statement.…
Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/gain/ai-engineer-amsterdam-473945)
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Fuente: Gain
Ubicación
Ámsterdam, Países Bajos
Publicación proporcionada por Gain.
