Ingeniero Junior de LLM / Agentes – Fondo de Cobertura Sistemático de Materias Primas

Descripción

Resumen: Moreton Capital Partners busca un Ingeniero Junior de LLM / Agentes para construir sistemas internos de IA que aceleren la investigación, las operaciones y la toma de decisiones en un fondo de cobertura sistemático de materias primas. Aspectos destacados: 1. Construir herramientas de IA en producción que respalden directamente el capital operativo en tiempo real 2. Diseñar e implementar sistemas impulsados por modelos de lenguaje grande (LLM) integrados en los flujos de trabajo 3. Alta responsabilidad y autonomía con exposición directa a los operadores **Ingeniero Junior de LLM / Agentes – Fondo de Cobertura Sistemático de Materias Primas** Moreton Capital Partners busca un Ingeniero Junior de LLM / Agentes para ayudar a construir sistemas internos de IA que aceleren la investigación, las operaciones y la toma de decisiones\-es en nuestra plataforma sistemática de materias primas. Operamos futuros globales de materias primas mediante aprendizaje automático y una infraestructura institucional de alta calidad. Una parte creciente de nuestra ventaja competitiva proviene de la automatización: flujos de trabajo de investigación más rápidos, mejor interpretación de señales y datos alternativos más ricos. Este no es un puesto centrado en «chatbots». Usted construirá herramientas de IA en producción que respalden directamente el capital operativo en tiempo real. En qué trabajará* Copilotos internos de investigación que expliquen señales, resultados de modelos y posicionamiento de cartera a operadores y cuantitativos * Asistentes de señales/modelos que resuman por qué se están ejecutando las operaciones y destaquen cambios en las exposiciones o desplazamientos de régimen * Boletines informativos automatizados que generen resúmenes diarios/en tiempo real sobre materias primas, macroeconomía y eventos sectoriales * Pipelines de análisis de sentimiento noticioso y extracción de eventos para crear características estructuradas destinadas a modelos de aprendizaje automático * Enriquecimiento de datos alternativos, transformando texto no estructurado (noticias, informes, documentos regulatorios) en entradas cuantitativas * Consultas en lenguaje natural a bases de datos internas (formular preguntas directamente sobre señales, retropruebas y datos de riesgo) * Agentes de flujo de trabajo que automatizan tareas repetitivas de investigación y operaciones en Slack, Notion, Sheets y herramientas internas * Integraciones con herramientas como Clawdbot, APIs de OpenAI/Claude, LangChain, LlamaIndex, bases de datos vectoriales y servicios internos en Python Responsabilidades clave* Diseñar e implementar sistemas impulsados por modelos de lenguaje grande (LLM) integrados directamente en los flujos de trabajo de investigación y operaciones * Construir pipelines RAG sobre investigación propia, retropruebas, señales y documentación * Desarrollar agentes que llamen a APIs, consulten bases de datos y automatizen tareas multitarea * Convertir texto/noticias no estructurados en características estructuradas para modelos cuantitativos * Evaluar la calidad, latencia y costo de los pipelines de modelos * Poner en producción sistemas con monitoreo, salvaguardas y registro de eventos * Colaborar estrechamente con desarrolladores cuantitativos e investigadores para lanzar herramientas que ahorren tiempo real **Requisitos** * Conocimientos sólidos de Python * Experiencia utilizando APIs de modelos de lenguaje grande (LLM) (OpenAI, Anthropic o similares) * Familiaridad con frameworks de agentes (LangChain, LlamaIndex, CrewAI, etc.) * Capacidad para trabajar cómodamente con APIs, bases de datos y servicios de backend * Mentalidad práctica orientada a la construcción —capacidad para lanzar herramientas útiles de forma rápida * Persona autodidacta que prospere en un entorno ágil y con alta responsabilidad y autonomía * Titulación universitaria en Ciencias de la Computación/Ingeniería o experiencia práctica equivalente Puntos adicionales valorados* Experiencia en procesamiento del lenguaje natural (PLN) o análisis textual (análisis de sentimiento, clasificación, incrustaciones) * Bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, Chroma, etc.) * Experiencia en ingeniería de datos o desarrollo backend * Conocimiento previo de mercados, materias primas o trading sistemático * Nube (AWS), Docker, CI/CD **Beneficios** * Bonificación por desempeño vinculada al crecimiento de la firma y al rendimiento personal (hasta 3 veces el salario) * Alta responsabilidad y autonomía * Exposición directa a operadores, cuantitativos y capital operativo