Ingeniero de ML y Sistemas Agenticos (IC4)

Quienes somos

Nuestra misión es brindar claridad y control a las bases de código más complejas del mundo. La IA está acelerando la creación de código, pero la infraestructura para comprender, supervisar y evolucionar ese código no ha seguido el ritmo. Sourcegraph brinda a las organizaciones de ingeniería visibilidad total de sus sistemas, contexto preciso para sus agentes y la capacidad de ejecutar cambios de código coordinados a escala. A medida que el desarrollo agente se convierte en el paradigma de ingeniería dominante, proporcionamos la capa de contexto que los equipos necesitan para tomar el control de su código base.

Con Code Search, Deep Search, MCP y Agentic Batch Changes, cumplimos esa misión hoy: brindamos a los equipos de ingeniería y sus herramientas de inteligencia artificial el contexto entre repositorios para navegar por bases de código masivas con confianza y la capacidad de realizar cambios en cientos de repositorios a la vez.

Empresas como Stripe, Reddit y Leidos confían en Sourcegraph para realizar envíos más rápido y con mayor calidad. Contamos con el respaldo de a16z, Sequoia y Redpoint, y estamos orgullosos de operar como un equipo distribuido globalmente que valora la alta agencia, la comunicación directa y el amor al cliente.

Si desea construir la infraestructura que permita a cada equipo de ingeniería (y a cada agente que implementen) operar en su código base con confianza, únase a nosotros.

Horario y ubicación

Si bien contratamos en casi cualquier parte del mundo, preferimos que alguien resida en las siguientes ubicaciones para este puesto. Sin embargo, si se siente calificado, lo invitamos a presentar su solicitud independientemente de su ubicación. Pase lo que pase, las horas de trabajo deben superponerse a la EST durante al menos 20 horas a la semana.

Ubicaciones preferidas:

• EE.UU.

Por qué este trabajo es emocionante

Sourcegraph está a la vanguardia en la creación de herramientas de inteligencia artificial para resolver los mayores problemas de la industria del software, problemas que solo aumentan a medida que crecen las bases de código y los agentes realizan una mayor parte del trabajo. El equipo de Code Understanding posee las superficies donde esa inteligencia se encuentra con el desarrollador: Deep Search, nuestro motor de respuesta agente de varios pasos en toda la línea de bases de código de una empresa, Query Assist, que convierte consultas de lenguaje natural en sintaxis de consulta de Sourcegraph, Smart Hovers, que resume de manera concisa símbolos justo donde los desarrolladores lo necesitan, revisión de diferencias guiada y las API en las que tanto los humanos como los agentes de IA dependen todos los días.

La mayor parte de lo que hace que esas superficies funcionen es la ingeniería de agentes: una combinación de ingeniería de software, aprendizaje automático y estadística. La ingeniería de agentes nos dice qué modelo usar y cuándo, cómo recuperar y empaquetar el contexto, cómo medir la calidad de la respuesta, dónde ajustar o destilar un modelo más pequeño para reducir costos y latencia, y cómo expandir una única llamada de LLM a un agente confiable de varios pasos. Como ingeniero agente y de ML del personal en Code Understanding, usted será el propietario técnico del mismo: establecerá la dirección del equipo para los modelos, evaluaciones y sistemas de agentes, hará que nuestros productos sean considerablemente mejores, más rápidos y más baratos, y aumentará la fluidez del equipo en la construcción con modelos.

Esta es una función a nivel de personal: estamos contratando a un líder técnico, no solo a un colaborador individual fuerte. La necesidad principal es una autoridad de evaluación y aprendizaje automático de producción que también cree sistemas de agentes de producción. Usted será dueño de los problemas más difíciles y ambiguos en este espacio, establecerá estándares que otros siguen e influirá en la dirección más allá de su equipo inmediato. Tendrá la emocionante oportunidad de impulsar la visión de cómo podemos brindar la mejor experiencia de comprensión de códigos del mercado combinando nuestros sistemas deterministas a gran escala e inteligencia artificial en experiencias nunca antes vistas.

Concretamente, serás propietario de trabajos como:

• Sistemas agentes. Diseñará y reforzará los ciclos de agentes de varios pasos que utilizan herramientas detrás de las experiencias de agentes nuevas y actuales, convirtiendo la investigación y los experimentos en productos confiables, observables y asequibles a escala empresarial.

• Uso pragmático de las evaluaciones. Elaborar productos con agentes significa tener que saber cuándo un cambio realmente ayudó, lo cual es difícil cuando los agentes siguen cambiando y el producto sigue cambiando. Aportarás tu opinión sobre dónde se mantienen las evaluaciones, cuándo utilizar métricas y pruebas de humo específicas y cómo evitar el ruido disfrazado de rigor, para que podamos avanzar rápido y con confianza.

• Modelos: selección, actualización y formación. Usted decidirá qué modelos ejecutamos y dónde, impulsará las actualizaciones y ajustará los nuestros cuando sea la decisión correcta.

• Recuperación e ingeniería de contexto. Impulsará cómo basamos los modelos en el código de un cliente (recuperación, clasificación, ventanas de contexto, citas) para que las respuestas sean más precisas y verificables.

• Costo y latencia. Cada superficie tiene un presupuesto económico por usuario. Tratará el costo y la latencia como características del producto, y perfilará, destilará, almacenará en caché y tendrá modelos del tamaño adecuado para que podamos ofrecer características ambiciosas de manera sostenible.

Hará esto en un equipo pequeño, de alto nivel, que realiza envíos rápidamente, posee una gran superficie de producto y ha optimizado la gestión de productos: los ingenieros aquí hablan con los clientes, formulan el problema y se hacen cargo de él de principio a fin. Tendrá agencia real sobre la dirección técnica y una línea directa con el impacto de su trabajo.

Dentro de un mes, podrás...

• Haga que los productos Code Understanding y sus procesos de modelo/agente se ejecuten de extremo a extremo localmente y realice sus primeras mejoras en un modelo, solicitud, ruta de recuperación o evaluación.

• Construir una imagen clara de dónde están los problemas de la ingeniería de IA y las superficies de producto más limitadas por ellos.

• Conozca al equipo y a nuestros clientes, y comience a formarse sus propias opiniones sobre hacia dónde deberían ir nuestros productos agentes.

• Únase a la rotación de soporte de guardia del equipo.

Dentro de tres meses, podrás...

• Poseer una porción significativa del producto de principio a fin, impulsándolo desde la formulación del problema hasta el lanzamiento y la medición.

• Establecer cómo el equipo envía el modelo y solicita cambios de manera responsable: las evaluaciones, los paneles y las barreras de seguridad que hacen visibles las regresiones de calidad y costos antes de que los clientes las sientan....

Fuente: Jobspresso (https://jobspresso.co/job/ml-agentic-systems-engineer-ic4/)