Investigador Principal de IA Aplicada en Búsqueda Agéntica

Sobre esta oportunidad

Tavily está construyendo una plataforma de búsqueda nativa para agentes: la capa de acceso a la web para sistemas de inteligencia artificial. Piensa en algo parecido a Google, pero diseñado para máquinas y no para personas. Buscan a un Staff Applied AI Researcher para unirse a un equipo en rápido crecimiento y liderar partes clave de la dirección de investigación aplicada y del diseño del sistema.

Hablamos de búsqueda agéntica: sistemas de IA que planifican, recuperan, evalúan y refinan información de forma activa, en lugar de solo devolver una lista de resultados. Todo esto en tiempo real, con estrictas restricciones de latencia y confiabilidad, sobre datos web no estructurados que cambian constantemente y atendiendo decenas de miles de cargas de trabajo en producción las 24 horas.

Durante el primer año serás responsable de una parte específica del stack de búsqueda, por ejemplo el ranking o la recuperación iterativa.

En qué vas a trabajar

• Diseñar un sistema de búsqueda nativo para agentes, desde búsquedas simples de baja latencia hasta tareas de búsqueda profunda que requieren planificación, consultas, refinamiento y razonamiento iterativos.
• Entrenar modelos de ranking y recuperación optimizados para flujos de trabajo de agentes bajo restricciones del mundo real.
• Llevar los avances más recientes de la comunidad de investigación al stack de búsqueda y ponerlos en producción.

Perfil buscado

Un profesional senior de IA aplicada con experiencia comprobada llevando sistemas de ML a producción a gran escala, con conocimiento profundo de búsqueda, recuperación y ranking, y con la capacidad de definir enfoques nuevos. Alguien que se sienta cómodo en un entorno de producto acelerado, con mucha autonomía, y que disfrute mentorear a otros.

Responsabilidades

• Impulsar la investigación aplicada y la dirección técnica en sistemas de recuperación y ranking.
• Diseñar y evolucionar arquitecturas de recuperación multietapa: comprensión y reescritura de consultas, retrieval, reranking y recuperación iterativa.
• Liderar la experimentación con enfoques modernos (investigación de embeddings, recuperación sparse e híbrida, reranking, compresión de contexto) y llevarlos a producción.
• Desarrollar métodos para fundamentar LLMs en datos web en tiempo real y a escala, usando señales de confianza, calidad y actualidad.
• Trabajar con el equipo de evaluación para definir nuevas métricas para sistemas agénticos, donde la correctitud no se reduce a los clics.
• Analizar los equilibrios entre relevancia, latencia y costo, y colaborar con ingeniería para desplegar sistemas a escala web.
• Mentorear a investigadores e ingenieros y elevar el nivel técnico del equipo.

Requisitos clave

• Más de 8 años de experiencia en IA aplicada, ML o ingeniería de software.
• Trayectoria comprobada llevando sistemas de ML o IA a producción a gran escala.
• Experiencia profunda en búsqueda, retrieval, ranking o construcción de asistentes basados en RAG.
• Sólido conocimiento de deep learning moderno, especialmente transformers y embeddings.
• Experiencia con sistemas integrados con LLMs o intensivos en conocimiento.
• Experiencia diseñando marcos de evaluación y métricas para sistemas de ML.
• Sólidas habilidades de programación en Python.
• Publicaciones en conferencias de primer nivel (ICLR, ICML, NeurIPS, AAAI, EMNLP, ACL).
• Capacidad para trabajar en un entorno dinámico, orientado a producto, con alta responsabilidad y autonomía.

Deseable

• Experiencia en sistemas de IA agéntica (agentes, uso de herramientas, flujos autónomos).
• Experiencia con post-entrenamiento con RL de LLMs o VLMs.

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