Científico Senior en Investigación de IA - Aprendizaje por Refuerzo Basado en Modelos

Sobre esta oportunidad

Phaidra está construyendo el futuro de la automatización industrial, y necesitamos un Científico Senior en Investigación de IA apasionado por llevar algoritmos de vanguardia a sistemas de control real. Esta es una oportunidad para trabajar en problemas genuinamente difíciles: transformar infraestructura industrial estática y monolítica en sistemas adaptativos que aprenden y mejoran continuamente.

Si tienes experiencia liderando investigación en laboratorios académicos o industriales de primer nivel, y te entusiasma aplicar aprendizaje por refuerzo basado en modelos a casos de uso industrial, este es tu lugar.

Sobre Phaidra

Phaidra crea sistemas de control con inteligencia artificial para el sector industrial, permitiendo que instalaciones industriales aprendan automáticamente y mejoren con el tiempo. El equipo tiene un historial comprobado aplicando IA a algunos de los problemas más complejos: desde lograr rendimiento sobrehumano con AlphaGo de DeepMind, hasta reducir el consumo energético en centros de datos de Google en un 40%.

Operamos 100% remoto sin oficina física, con un equipo distribuido en Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Suecia, España, Portugal, Países Bajos, Singapur, Australia e India. Nuestros valores fundamentales —Transparencia, Colaboración, Excelencia Operacional, Propiedad y Empatía— definen cómo trabajamos juntos.

Perfil buscado

Buscamos investigadores que hayan pionerizado trabajos en laboratorios académicos o industriales líderes como PhDs, postdocs o profesores. Los Científicos de Investigación en Phaidra lideran nuestros esfuerzos en desarrollar arquitecturas algorítmicas novedosas para traer sistemas de control inteligente al sector industrial.

Tienes expertise en diversas disciplinas complementarias: aprendizaje por refuerzo basado en modelos, planificación, control óptimo, deep learning, modelos del mundo y aprendizaje por refuerzo seguro. Eres capaz de trabajar colaborativamente dentro y entre campos de investigación distintos, traduciendo investigación de frontera a aplicaciones industriales reales.

Requisitos clave

• Experiencia comprobada liderando investigación en aprendizaje por refuerzo basado en modelos, con énfasis en agentes de planificación (MPC, MPPI) y controladores basados en planes.
• Expertise en desarrollo de modelos dinámicos aprendidos y modelos del mundo que generalicen entre sistemas, incluyendo pipelines de entrenamiento (preentrenamiento, aprendizaje curricular, aprendizaje activo/adversarial, fine-tuning).
• Investigación e implementación de métodos en aprendizaje por refuerzo seguro, control restringido, planificación de escenarios y robustez.
• Sólida comprensión de los desafíos prácticos de despliegue en sistemas industriales reales: latencia, precisión, transferencia de dominio y escalabilidad.
• Capacidad de diseñar, implementar y evaluar prototipos funcionales listos para producción que integren algoritmos investigados.
• Excelentes habilidades de comunicación para colaborar con equipos multidisciplinarios y traducir investigación compleja a stakeholders no técnicos.
• PhD o experiencia equivalente en machine learning, robótica, control, investigación operativa o campo relacionado.

Responsabilidades principales

• Diseñar, implementar y evaluar agentes de aprendizaje por refuerzo basado en modelos —incluyendo controladores basados en planes (MPC, MPPI)— y los prototipos de software necesarios para desplegarlos en sistemas de control industrial reales.
• Desarrollar modelos dinámicos y modelos del mundo aprendidos que generalicen entre sistemas, incluyendo los pipelines de entrenamiento requeridos para hacerlos confiables en planificación y control.
• Investigar e implementar métodos de aprendizaje por refuerzo seguro, control restringido, planificación de escenarios y análisis de robustez aplicados a contextos industriales.
• Colaborar estrechamente con ingenieros de producto para traducir investigación novedosa a características productivas que nuestros usuarios finales (expertos de dominio) puedan configurar intuitivamente.
• Publicar resultados de investigación en conferencias y revistas de alto impacto, contribuyendo a la reputación técnica de Phaidra.
• Mentorizar y colaborar con otros investigadores e ingenieros, elevando la calidad técnica general del equipo.

Beneficios de la posición

• Trabaja en problemas de frontera en aprendizaje por refuerzo aplicado a un sector industrial real con alto impacto potencial.
• Ambiente totalmente remoto con flexibilidad geográfica —selecciona dónde quieres trabajar sin limitaciones de zona horaria rígidas.
• Equipo compuesto por investigadores y profesionales de primera clase provenientes de DeepMind, Google, universidades líderes y startups de IA.
• Oportunidad de publicar y presentar en conferencias técnicas de alto nivel (NeurIPS, ICML, ICLR, IJCAI, etc.).
• Entorno colaborativo que valora la transparencia, propiedad y excelencia operacional.
• Acceso a recursos computacionales y datasets industriales reales para investigación práctica.

¿Por qué considerar esta empresa?

Phaidra no es una empresa típica de IA consultora. Estamos construyendo productos reales que resuelven problemas reales en industria. Nuestro equipo incluye a algunas de las personas que llevaron AlphaGo a superhuman performance y redujeron el consumo energético en datacenters masivos. Si quieres aplicar tu investigación a impacto real industrial, este es el lugar.

Información importante sobre la solicitud

Debes enviar una solicitud en línea para ser considerado. Los candidatos que avancen más allá de la etapa inicial de evaluación deberán firmar un Acuerdo de Confidencialidad (NDA) para continuar en el proceso de entrevista. Todas las ofertas de empleo están supeditadas a verificación exitosa de autorización de trabajo y antecedentes aplicables según las leyes locales.

Nota importante: Phaidra solo contrata personas autorizadas legalmente para trabajar. No ofrecemos patrocinio de visas. Los candidatos que requieran patrocinio de visas en cualquier momento no son elegibles para contratación.

No aceptamos solicitudes de reclutadores.

Rango salarial

No especificado por la empresa.

¿Te interesa? Aplica directamente desde el enlace de la vacante.