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JOBUS.org

Ingeniero/a de aprendizaje automático, recién graduado/a - Quora

Machine Learning Engineer, New Grad - Quora

Quora

  • Remoto (EE. UU.)
  • $107,360 – $152,900 por año
  • Tiempo completo
  • Publicado hace 2 días
Traducción automática del anuncio original en inglés.

Se postulará en el sitio web original.

Sobre este empleo

[**Quora es una empresa privada con una política de «trabajo remoto primero».** Este puesto puede desempeñarse de forma remota desde cualquier lugar de EE. UU. o Canadá. Visita careers.quora.com/eligible-countries para obtener detalles sobre los requisitos de elegibilidad laboral por país.] ### **Acerca de Quora:** Quora tiene la misión de ampliar la inteligencia colectiva del mundo. Para lograrlo, tenemos dos plataformas: - Quora: una plataforma global para compartir conocimientos, con millones de visitantes únicos mensuales, que reúne a las personas para compartir perspectivas sobre diversos temas y ofrece una plataforma única para aprender y conectar con otras personas. - Poe: un espacio de trabajo en la nube donde millones de usuarios ejecutan varios agentes de IA con contexto y herramientas compartidos. Una suscripción, todos los modelos de vanguardia y la capa de colaboración que permite que trabajen juntos. Detrás de estos productos hay equipos globales apasionados, colaborativos y de alto rendimiento. Nuestra cultura se basa en la transparencia, el intercambio de ideas y la experimentación, lo que nos permite celebrar los logros y crecer juntos mediante un trabajo significativo. Únete a este recorrido para generar un impacto positivo y lograr un cambio significativo en el mundo. **Este puesto trabajará en nuestro producto Quora.** ### **Acerca del equipo y del puesto:** Nuestro equipo de aprendizaje automático es pequeño y muy colaborativo; trabaja en problemas desafiantes que afectan a cientos de millones de usuarios de Quora. Alentamos a los ingenieros a pensar en grande, experimentar con ideas nuevas y aprender y mejorar continuamente. Con más de 100 modelos de aprendizaje automático en producción, los ingenieros tienen la oportunidad de hacerse responsables de proyectos importantes, trabajar estrechamente con compañeros con experiencia y ver rápidamente el impacto de su trabajo. Estamos creando la próxima generación de sistemas con tecnología de IA para mejorar la calidad y la seguridad del contenido en Quora. Al aprovechar los LLM y los flujos de trabajo con agentes, estamos transformando la forma en que detectamos contenido dañino, automatizamos decisiones complejas y respondemos a desafíos cambiantes a gran escala. Como **ingeniero/a de aprendizaje automático (recién graduado/a)**, trabajarás junto con ingenieros con experiencia para diseñar, evaluar e implementar estos sistemas en producción. **No se requiere experiencia previa en confianza y seguridad.** Aprenderás de los ingenieros que desarrollaron estos sistemas. **Tecnologías:** Python, PyTorch, TensorFlow, Spark, Kubernetes ### **Responsabilidades:** - Diseñar, crear e implementar agentes con tecnología LLM para detectar y abordar spam, acoso y otros contenidos que infrinjan las políticas, a la escala de Quora. - Desarrollar flujos de trabajo con agentes para automatizar tareas complejas y mejorar la eficiencia y eficacia de nuestros sistemas de moderación de contenido y usuarios. - Diseñar y mejorar sistemas de aprendizaje automático que se adapten a patrones de abuso cambiantes y a nuevos desafíos. - Evaluar el rendimiento de los agentes mediante evaluaciones fuera de línea, experimentos en línea y monitoreo en producción, equilibrando la precisión, la confiabilidad, la latencia y el costo. - Investigar casos de fallas, experimentar con nuevos enfoques e iterar sobre las soluciones para mejorar el rendimiento del sistema. - Identificar nuevas oportunidades para aplicar el aprendizaje automático y los LLM a la calidad y seguridad del contenido en Quora. - Colaborar con ingenieros con experiencia y hacerse responsable de proyectos desde las primeras etapas de desarrollo hasta su implementación en producción. ### **Requisitos mínimos:** - **Disponibilidad para reuniones y comunicaciones imprevistas durante las «horas de coordinación» de Quora (de lunes a viernes, de 9 a. m. a 3 p. m., hora del Pacífico).** - Licenciatura, maestría o doctorado en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo técnico relacionado, finalizado o en curso. - Sólida comprensión de los fundamentos matemáticos de los algoritmos de aprendizaje automático. - Experiencia en cursos, investigación o proyectos relacionados con aplicaciones de LLM o modelos transformer. - Sólidos conocimientos de Python. - Pasión por aprender y mejorar continuamente, tanto a nivel personal como en el equipo. - **Disponibilidad para comenzar a trabajar a tiempo completo a principios de 2027.** ### **Requisitos preferidos:** - Experiencia previa en ingeniería de software mediante una pasantía, experiencia laboral, contribuciones a proyectos de código abierto o competencias de programación. - Experiencia práctica en la creación y evaluación de agentes LLM, en proyectos, investigación, pasantías o entornos de producción. - Uso habitual de herramientas de programación con IA, como Claude Code o Codex. - Cursos o proyectos de procesamiento del lenguaje natural (NLP). - Interés genuino en la seguridad y la calidad del contenido. - Pasión por la misión y los objetivos de Quora. **En Quora, valoramos la diversidad y la inclusión, y alentamos a postularse a personas de todos los orígenes, incluidas aquellas de grupos marginados o subrepresentados en el sector tecnológico. Invitamos a postularse a todos los candidatos que compartan la pasión por ampliar el conocimiento del mundo, incluso si no cumplen estrictamente todos los requisitos preferidos, ya que sabemos que una diversidad de perspectivas puede tener un impacto significativo en nuestros productos y nuestra cultura.** ### **Información adicional:** Aceptamos solicitudes de manera continua. Este puesto cubre una vacante existente. Quora ofrece una amplia variedad de beneficios, entre ellos cobertura médica, dental y de la vista, incentivos adicionales en acciones, reembolso de gastos relacionados con el trabajo remoto, tiempo libre remunerado, programas de asistencia para empleados y más. Los beneficios son específicos de cada país y pueden variar. Hay muchos factores que determinarán la compensación inicial, incluidos, entre otros, la experiencia, la ubicación, la formación académica y las necesidades del negocio. - Solo candidatos de EE. UU.: Para quienes se postulen desde EE. UU., el rango salarial es de $107,360 - $152,900 USD + acciones + beneficios. - Solo candidatos de Canadá: Para quienes se postulen desde Toronto y Vancouver, el rango salarial es de $137,852 - $157,061 CAD + acciones + beneficios. Para todas las demás ubicaciones en Canadá, el rango salarial es de $128,661 - $146,590 CAD + acciones + beneficios. - En los países donde se puede recibir compensación en acciones, actualmente también ofrecemos un programa flexible de acciones en el que una parte de la compensación en acciones puede recibirse en efectivo. Somos un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y valoramos la diversidad en nuestra empresa. No discriminamos por motivos de raza, religión, color, nacionalidad, género, orientación sexual, edad, estado civil, condición de veterano o discapacidad. La tecnología de IA puede ayudar a clasificar las solicitudes y registrar notas de entrevistas, pero todas las decisiones las toma un miembro de nuestro equipo. **Para garantizar un proceso de contratación seguro, todos los candidatos finalistas deberán someterse a una verificación de identidad y a una investigación exhaustiva de antecedentes antes de incorporarse.** Aviso de privacidad para candidatos a puestos de trabajo: https://careers.quora.com/quora-global-job-applicant-privacy-notice #LI-JC1 #LI-REMOTE

Anuncio original en inglés

[Quora is a privately held, "remote-first" company. This position can be performed remotely from anywhere in the US or Canada. Please visit careers.quora.com/eligible-countries for details regarding employment eligibility by country.]

About Quora:

Quora’s mission is to grow the world's collective intelligence. To do so, we have two platforms:

  • Quora: a global knowledge sharing platform with millions of monthly unique visitors, bringing people together to share insights on various topics and providing a unique platform to learn and connect with others.

  • Poe: a cloud workspace where millions of users run multiple AI agents on shared context and tools. One subscription, every frontier model, and the collaboration layer that makes them work together.

Behind these products are passionate, collaborative, and high-performing global teams. We have a culture rooted in transparency, idea-sharing, and experimentation that allows us to celebrate success and grow together through meaningful work. Join us on this journey to create a positive impact and make a significant change in the world.

This role will be working on our Quora product.

About the Team and Role:

Our ML team is small and highly collaborative, working on challenging problems that impact hundreds of millions of Quora users. We encourage engineers to think big, experiment with new ideas, and continuously learn and improve. With over 100 ML models in production, engineers have opportunities to take ownership of meaningful projects, work closely with experienced teammates, and quickly see the impact of their work.

We're building the next generation of AI-powered systems to improve content quality and safety across Quora. By leveraging LLMs and agentic workflows, we're transforming how we detect harmful content, automate complex decisions, and respond to evolving challenges at scale. As a Machine Learning Engineer (New Grad), you'll work alongside experienced engineers to design, evaluate, and deploy these systems in production.

No previous trust and safety experience is required. You'll learn from the engineers who built these systems.

Stack: Python, PyTorch, TensorFlow, Spark, Kubernetes

Responsibilities:

  • Design, build, and deploy LLM-powered agents to detect and address spam, harassment, and other policy-violating content at Quora's scale

  • Develop agentic workflows to automate complex tasks, improving the efficiency and effectiveness of our content and user moderation systems

  • Design and improve ML systems that adapt to evolving abuse patterns and new challenges

  • Evaluate agent performance through offline evaluations, online experiments, and production monitoring, balancing accuracy, reliability, latency, and cost

  • Investigate failure cases, experiment with new approaches, and iterate on solutions to improve system performance

  • Identify new opportunities to apply ML and LLMs to content quality and safety across Quora

  • Collaborate with experienced engineers and take ownership of projects from early development through production

Minimum Requirements:

  • Availability for meetings and impromptu communication during Quora's “coordination hours" (Mon-Fri: 9am-3pm Pacific Time)

  • B.S., M.S., or Ph.D. in Computer Science, Engineering or a related technical field, completed or in progress

  • Strong understanding of mathematical foundations of Machine Learning algorithms

  • Coursework, research, or project experience with LLM applications or transformer models

  • Strong knowledge of Python

  • A passion for learning and always improving yourself and the team around you

  • Able to start full-time in early 2027

Preferred Requirements:

  • Previous software engineering experience via an internship, work experience, open-source contribution or coding competition

  • Hands-on experience building and evaluating LLM agents, in projects, research, internships, or production

  • Regular use of AI coding tools such as Claude Code or Codex

  • Coursework or projects in natural language processing (NLP)

  • Genuine interest in content safety and quality

  • Passion for Quora's mission and goals

At Quora, we value diversity and inclusivity and welcome individuals from all backgrounds, including marginalized or underrepresented groups in tech, to apply for our job openings. We encourage all candidates who share a passion for growing the world’s knowledge, even those who may not strictly meet all the preferred requirements, to apply, as we know that a diverse range of perspectives can have a significant impact on our products and our culture.

Additional Information:

We are accepting applications on an ongoing basis. This role is a backfill for an existing vacancy.

Quora offers a wide range of benefits including medical/dental/vision coverage, equity refreshers, remote work reimbursement, paid time off, employee assistance programs, and more. Benefits are country-specific and may vary.

There are many factors that will determine the starting compensation, including but not limited to experience, location, education, and business needs.

  • US candidates only: For US based applicants, the salary range is $107,360 - $152,900 USD + equity + benefits.

  • Canada candidates only: For Toronto and Vancouver based applicants, the salary range is $137,852 - $157,061 CAD + equity + benefits. For all other locations in Canada, the salary range is $128,661 - $146,590 CAD + equity + benefits.

  • In equity-eligible countries, we currently also offer a flexible equity program where a portion of equity compensation may be taken as cash.

We are an equal opportunity employer and value diversity at our company. We do not discriminate on the basis of race, religion, color, national origin, gender, sexual orientation, age, marital status, veteran status, or disability status.

AI technology may assist in sorting applications and recording interview notes, but all decisions are made by a member of our team.

To ensure a secure hiring process, all final candidates will undergo identity verification and a comprehensive background check prior to onboarding.

Job Applicant Privacy Notice: https://careers.quora.com/quora-global-job-applicant-privacy-notice

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#LI-REMOTE

🛡️ Los empleadores en JOBUS nunca le pedirán pagar, comprar equipo ni compartir datos bancarios o de Seguro Social antes de una oferta formal. Confianza y seguridad

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