Contratación prevista
Científico aplicado, IA del comportamiento
Lucy es una coach de IA proactiva de Lucy Labs que vive en tu escritorio como una aplicación de escritorio respaldada por la nube.
Contratación prevista. Esta descripción explica el trabajo para el que nos estamos preparando para contratar; no es una fecha de incorporación confirmada ni una oferta.
Ayuda a Lucy a distinguir tareas y objetivos plausibles, a pedir aclaraciones cuando sea útil y a guardar silencio cuando las pruebas sean débiles. Desarrollarás métodos que conviertan observaciones incompletas del trabajo en interpretaciones útiles y corregibles. El reto científico consiste en reconocer lo que alguien podría estar intentando conseguir sin fingir que una acción observada revela su intención.
El trabajo
Ayuda a Lucy a distinguir tareas y objetivos plausibles, a pedir aclaraciones cuando sea útil y a guardar silencio cuando las pruebas sean débiles. Desarrollarás métodos que conviertan observaciones incompletas del trabajo en interpretaciones útiles y corregibles. El reto científico consiste en reconocer lo que alguien podría estar intentando conseguir sin fingir que una acción observada revela su intención.
Una persona que investiga una empresa podría estar preparándose para una reunión, evaluando un proveedor o simplemente aprendiendo. Ayudarás a Lucy a distinguir tareas y objetivos plausibles, pedir aclaraciones cuando sea útil y guardar silencio cuando las pruebas sean débiles. El objetivo es mejorar el coaching con métodos que puedan evaluarse y mantenerse.
Tus responsabilidades
- Desarrollar y comparar métodos de inferencia de Acción a Tarea y a Objetivo mediante pruebas contextuales y temporales. Empezar con reglas y referencias que se puedan examinar; después justificar métodos estadísticos o asistidos por modelos más complejos mediante mejoras medidas.
- Investigar patrones de trabajo recurrentes y ordenar por relevancia posibles oportunidades de flujos de trabajo o soluciones. Separar una secuencia observada, una interpretación candidata y un objetivo confirmado por el usuario tanto en los experimentos como en los contratos de salida.
- Definir el comportamiento de confianza, calibración, abstención y corrección. Estudiar cuándo más información mejora una recomendación y cuándo añade coste, retraso o intromisión sin aportar pruebas útiles.
- Construir experimentos reproducibles, análisis de errores y prototipos que los ingenieros de producción puedan implementar. Documentar los supuestos de datos, los segmentos relevantes, los compromisos de latencia o cómputo y las condiciones en las que no debería utilizarse un método.
- Conectar los métodos con las tareas, herramientas, habilidades y requisitos previos del grafo de conocimiento. Utilizar investigación sobre procesos empresariales reales para comprobar los conceptos de trabajo existentes y señalar carencias a Producto.
- Examinar la deriva, los arranques sin información previa, el vocabulario ambiguo y los sesgos de retroalimentación. Trabajar dentro de los requisitos de permisos, minimización y conservación; las observaciones incompletas son una propiedad del problema que hay que gestionar, no una razón para eludir los controles del usuario.
Con quién trabajarás
Ingeniería de IA lleva la inferencia a producción y la opera. Ingeniería de Grafos de Conocimiento se encarga de la implementación semántica; el responsable de Producto se encarga de la priorización y la aceptación del significado del producto. Evaluación de IA aporta conjuntos de datos independientes y pruebas de calidad, por lo que una mejor puntuación de desarrollo por sí sola no demuestra que una versión esté lista para su lanzamiento. Ciencia del Comportamiento estudia cómo las intervenciones afectan al aprendizaje y los hábitos; Ciencia de Datos de Producto mide los resultados de los clientes. Tu responsabilidad específica es el método de inferencia y recomendación, su incertidumbre y sus limitaciones.
Qué aportas
Has aplicado métodos cuantitativos a datos ruidosos de eventos, secuencias, lenguaje o comportamiento y puedes explicar tanto un modelo satisfactorio como un experimento fallido que resultó útil. Importan un buen dominio de Python, la estadística y la experimentación reproducible. La experiencia con ordenación por relevancia, razonamiento probabilístico, recuperación de información o aprendizaje automático interpretable es útil. Valoramos más las pruebas de que has convertido investigación en un producto funcional y colaborado en resultados evaluados de forma independiente que una titulación prescrita o un número de publicaciones.
Tus primeros 90 días
Seleccionarás con Producto un problema de inferencia acotado, examinarás la investigación y los datos disponibles y reproducirás o establecerás su referencia creíble más sencilla. Construirás una taxonomía de errores con Evaluación de IA. Mejorarás un modo de fallo importante, compararás con ejemplos independientes y documentarás el comportamiento de calibración y abstención. Entregarás a Ingeniería de Producción un prototipo reproducible y restricciones operativas explícitas, incluido lo que sigue sin demostrarse.
Siguiente paso
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Escribe a people@lucylabs.ai con el título del rol, una breve presentación y un CV o portafolio pertinente. Se trata de contratación prevista; confirmaremos la disponibilidad actual y las condiciones de trabajo individuales.
Lucy Labs confirma la modalidad de trabajo, la entidad empleadora, la ubicación, la elegibilidad, la remuneración y las condiciones para cada puesto. Nuestra dirección postal no determina la ubicación del trabajo ni garantiza empleo remoto, elegibilidad mundial o patrocinio de visados.
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Preguntas frecuentes
¿Está abierta esta vacante en Lucy Labs?
Lucy Labs presenta este puesto como contratación prevista. La disponibilidad depende de la necesidad, la preparación del equipo y el acuerdo individual; no promete una vacante inmediata ni una fecha de inicio.
¿Dónde se realiza este trabajo en Lucy Labs?
Lucy Labs confirma la modalidad de trabajo, la entidad empleadora, la ubicación, la elegibilidad, la remuneración y las condiciones para cada puesto. Nuestra dirección postal no determina la ubicación del trabajo ni garantiza empleo remoto, elegibilidad mundial o patrocinio de visados.
¿De qué se ocupa este puesto en Lucy Labs?
Lucy Labs: Ayuda a Lucy a distinguir tareas y objetivos plausibles, a pedir aclaraciones cuando sea útil y a guardar silencio cuando las pruebas sean débiles. Desarrollarás métodos que conviertan observaciones incompletas del trabajo en interpretaciones útiles y corregibles. El reto científico consiste en reconocer lo que alguien podría estar intentando conseguir sin fingir que una acción observada revela su intención.
¿Cómo expreso mi interés en Lucy Labs?
Envía a people@lucylabs.ai el título del puesto, una breve presentación y el CV o portafolio pertinente. Lucy Labs utiliza la candidatura para evaluarla y responder; la conservación para futuras oportunidades es una finalidad y elección aparte.
