H-1BEmpresa con aprobaciones comprobadas
REG. 6339851
Ingeniero de IA Senior
RiskRecon Inc.
✓ VERIFICADO · 1 green cards (PERM) aprobadas en los últimos 12 mesesRegistros públicos del Departamento de Trabajo de EE. UU. (DOL).
- Lugar: O'Fallon, MO
- Área: Tecnologia
- Visa probable: H-1B
- Empleo visto por última vez el 25/7/2026
Puesto de ingeniería de IA senior en O'Fallon, MO en VOCALINK, INC.
Cuenta gratis — el contacto y el enlace oficial del empleo están en el portal.
Descripción del empleo
Traducción automática del anuncio original del empleador.
Nuestro propósito
Mastercard potencia las economías y potencia a las personas en 200 países y territorios de todo el mundo. Junto con nuestros clientes, estamos ayudando a construir una economía sostenible donde todos puedan prosperar. Apoyamos una amplia gama de opciones de pagos digitales, haciendo que las transacciones sean seguras, sencillas, inteligentes y accesibles. Nuestra tecnología e innovación, asociaciones y redes se combinan para ofrecer un conjunto único de productos y servicios que ayuden a las personas, empresas y gobiernos a realizar su mayor potencial.
Título y resumen
Senior AI Engineer
Mastercard's Business & Market Insights (B plagaMI) permite a las organizaciones alcanzar objetivos de crecimiento e innovación mediante la entrega de soluciones de inteligencia basadas en datos sin precedentes y soluciones de inteligencia avanzada. Mediante el aprovechamiento de los datos patentados, la IA generativa de frontera y la experiencia global, el IMC ayuda a las empresas a tomar decisiones más inteligentes, rápidas y impactantes. Transformamos datos complejos y multimodales en sistemas de agentes y aplicaciones generativas que impulsan resultados comerciales mensurables y una ventaja competitiva sostenida.
Buscamos un Ingeniero Superior de IA, Ingeniería Generativa de IA & ML para el Programa Operacional de Inteligencia dentro de B plagaMI. Este papel esperará que el ingeniero de Gen AI arquite y ofrezca sistemas LLM, agentes y multimodales de próxima generación que permitan el crecimiento empresarial, elevar la experiencia del cliente y asegurar una IA segura, escalable y de producción. Como líder técnico, establecerá el estándar de ingeniería para el desarrollo de Gen AI, impulsando la innovación a través de la orquestación de agentes, la generación aumentada de recuperación, LLMOps y la AI responsable, al tiempo que fomenta una cultura de aprendizaje continuo y excelencia en ingeniería.
Funciones y responsabilidades
• Architectar y liderar el desarrollo de sistemas de IA multiagentes utilizando marcos tales como LangGraph, CrewAI y AutoGen, permitiendo un razonamiento autónomo, uso de herramientas, coordinación interagente y toma de decisiones adaptativas a escala empresarial.
• Diseñar y poner en marcha tuberías multimodales generativas de IA que unifiquen los datos de texto, imagen, tabular y gráfico utilizando arquitecturas basadas en transformadores (BERT, CLIP, LLaVA, T5, Whisper, GPT-4o, Gemini) para inteligencia multimodal.
• Construir sistemas RAG y Graph-RAG de grado de producción que integran bases de datos vectoriales (Pinecone, pgvector, OpenSearch) y gráficos de conocimiento (Neo4j, AWS Neptune) para la recuperación semántica, el razonamiento consciente de la entidad y la generación terrestre.
• Lead LLM fine-tuning, prompt engineering, and model alignment strategies — including RLHF, PEFT, LoRA, and instruction tuning — to adapt foundation models for specialized enterprise use cases.
• Establecer sólidos oleoductos LLMOps y MLOps sobre Databricks (AWS) utilizando MLflow, tiendas de características, marcos de evaluación rápida, seguimiento de modelos y flujos de trabajo continuos de reentrenamiento para asegurar una entrega fiable de IA.
• Desarrollar servicios de backend Python de alto rendimiento para orquestación de inferencias LLM, manejo de trabajo asinc, respuestas de streaming y flujos de trabajo de datos distribuidos que apoyen operaciones de alta velocidad Gen AI.
• Subsistemas de gestión del estado de ingeniería, memoria y contexto que permiten a los agentes razonar temporalmente, mantener la continuidad de sesión, gestionar ventanas de largo contexto y coordinar a través de herramientas y modalidades.
• Implementar prácticas de gobernanza responsable de IA y IA, incluyendo detección de sesgos, mitigación de alucinaciones, paneles de explicabilidad, guardias de seguridad de salida y cumplimiento de normas de ética de datos, garantizando transparencia y equidad de los modelos desplegados.
• Aplicar ML tradicional y modelado estadístico (regreso, agrupación, pronóstico, métodos conjuntos) en arquitecturas híbridas junto con LLMs para sistemas de decisión interpretables y explicables.
• Investigación, evaluación y producción continuas de los avances en el modelado generativo, IA, transformadores multimodales y modelos de bases fronterizas, comparando los requisitos de rendimiento y seguridad a escala empresarial.
Todo sobre ti
• Máster o Licenciatura en Ciencias de la Computación, AI/ML o Ingeniería, con experiencia práctica significativa liderando y entregando complejos programas de ingeniería Gen AI o ML en entornos de producción.
• Experiencia a nivel de expertos, diseño, construcción e implementación de aplicaciones de modelo de lenguaje grande (LLM), sistemas de agentes y tuberías RAG, desde prototipo hasta producción.
• Proficiencia profunda con los ecosistemas LLM: OpenAI, Antrópico, Gemini, Hugging Face, LangChain/LangGraph, y modelos de base de código abierto (LLaMA, Mistral, Falcon, etc.).
• Mando fuerte de los patrones de ingeniería de Gen AI: ingeniería rápida, razonamiento de cadena de pensamiento, llamada herramienta / función, incrustaciones vectoriales, búsqueda semántica y arquitecturas de memoria de agente.
• Conocimientos sólidos aplicados de los fundamentos de ML — modelado predictivo, aprendizaje profundo (PyTorch, TensorFlow), y técnicas estadísticas— utilizados en tándem con Gen AI para sistemas híbridos e interpretables.
• Excelentes habilidades de ingeniería de Python, incluyendo programación asinc, desarrollo de API (FastAPI), y construcción de microservicios listos para la inferencia; requisitos de eficiencia SQL.
• Experiencia práctica con infraestructura de IA en la nube (AWS SageMaker, Bedrock, Azure OpenAI o GCP Vertex AI) y familiaridad con herramientas MLOps/LLMOps (MLflow, Weights & Biases, etc.).
• Fuertes habilidades analíticas, de comunicación y de gestión de los interesados, con la capacidad de traducir conceptos complejos de Gen AI en valor empresarial y liderar equipos multifuncionales hacia la entrega.
Mastercard es un empleador basado en méritos, inclusivo, de igualdad de oportunidades que considera a los solicitantes sin tener en cuenta el género, la identidad de género, la orientación sexual, la raza, la etnia, la condición de discapacitados o veteranos, o cualquier otra característica protegida por la ley. Contratamos al candidato más calificado para el papel. En EE.UU. o Canadá, si necesita alojamiento o asistencia para completar el proceso de solicitud en línea o durante el proceso de contratación, por favor contacte con [contacto en el portal] e identifique el tipo de alojamiento o asistencia que solicita. No incluya información médica o de salud en este correo electrónico. El equipo de Alojamientos Razonables responderá rápidamente a su correo electrónico.
Responsabilidad de la seguridad empresarial
Todas las actividades relacionadas con el acceso a los activos, la información y las redes de Mastercard conllevan un riesgo inherente a la organización y, por lo tanto, se espera que toda persona que trabaje o en nombre de Mastercard sea responsable de la seguridad de la información y debe:
• Abierta por las políticas y prácticas de seguridad de Mastercard;
• Asegurar la confidencialidad y la integridad de la información a la que se accede;
• Informar cualquier violación o violación de la seguridad de la información sospechosa, y
• Completar todos los entrenamientos periódicos obligatorios de seguridad de acuerdo con las directrices de Mastercard.
De acuerdo con la filosofía de compensación total de Mastercard y asumiendo que el trabajo se realizará en los EE.UU., el candidato exitoso se ofrecerá un salario base competitivo y puede ser elegible para un bono anual o comisiones dependiendo del papel. El salario base ofrecido puede variar dependiendo de múltiples factores, incluyendo pero no limitado a la ubicación, conocimientos relacionados con el trabajo, habilidades y experiencia. Los beneficios de Mastercard por tiempo completo (y cierto tiempo parcial) empleados generalmente incluyen: seguros (incluidos medicamentos médicos, medicamentos recetados, dentales, visión, discapacidad, seguro de vida); cuenta de gasto flexible y cuenta de ahorro de salud; hojas pagadas (incluyendo 16 semanas de licencia de padres nuevos y hasta 20 días de licencia de bereavement); 80 horas de Paid Sick and Safe Time, 25 días de vacaciones y 5 días personales, prorated basado en la fecha de pago de pago. Los beneficios de Mastercard para pasantes generalmente incluyen: 56 horas de tiempo libre y en tiempo seguro; licencia de jurado; y instalaciones de fitness in situ en algunos lugares.
Gamas de pago
O'Fallon, Missouri: $115,000 - $184,000 USD
Ver el texto original en inglés
Our Purpose
Mastercard powers economies and empowers people in 200+ countries and territories worldwide. Together with our customers, we’re helping build a sustainable economy where everyone can prosper. We support a wide range of digital payments choices, making transactions secure, simple, smart and accessible. Our technology and innovation, partnerships and networks combine to deliver a unique set of products and services that help people, businesses and governments realize their greatest potential.
Title and Summary
Senior AI Engineer
Mastercard's Business & Market Insights (B&MI) group empowers organizations to achieve growth and innovation goals by delivering unparalleled data-driven intelligence and cutting-edge AI solutions. By harnessing proprietary data, frontier generative AI, and global expertise, B&MI helps businesses make smarter, faster, and more impactful decisions. We transform complex, multi-modal data into agentic systems and generative applications that drive measurable business outcomes and sustained competitive advantage.
We are looking for a Senior AI Engineer, Generative AI & ML Engineering for the Operational Intelligence Program within B&MI. This role will expect Gen AI engineer to architect and deliver next-generation LLM, agentic, and multimodal AI systems that enable business growth, elevate customer experience, and ensure secure, scalable, production-grade AI. As a technical leader, you will set the engineering standard for Gen AI development — driving innovation across agentic orchestration, retrieval-augmented generation, LLMOps, and responsible AI — while fostering a culture of continuous learning and engineering excellence.
Roles & Responsibilities
• Architect and lead the development of multi-agent AI systems using frameworks such as LangGraph, CrewAI, and AutoGen — enabling autonomous reasoning, tool use, inter-agent coordination, and adaptive decision-making at enterprise scale.
• Design and operationalize multimodal generative AI pipelines that unify text, image, tabular, and graph data using transformer-based architectures (BERT, CLIP, LLaVA, T5, Whisper, GPT-4o, Gemini) for rich, cross-modal intelligence.
• Build production-grade RAG and Graph-RAG systems integrating vector databases (Pinecone, pgvector, OpenSearch) and knowledge graphs (Neo4j, AWS Neptune) for semantic retrieval, entity-aware reasoning, and grounded generation.
• Lead LLM fine-tuning, prompt engineering, and model alignment strategies — including RLHF, PEFT, LoRA, and instruction tuning — to adapt foundation models for specialized enterprise use cases.
• Establish robust LLMOps and MLOps pipelines on Databricks (AWS) using MLflow, feature stores, prompt evaluation frameworks, model lineage tracking, and continuous retraining workflows to ensure reliable AI delivery.
• Develop high-performance Python backend services for LLM inference orchestration, async job handling, streaming responses, and distributed data workflows supporting high-throughput Gen AI operations.
• Engineer state, memory, and context management subsystems that enable agents to reason temporally, maintain session continuity, manage long-context windows, and coordinate across tools and modalities.
• Implement Responsible AI and AI governance practices — including bias detection, hallucination mitigation, explainability dashboards, output safety guardrails, and compliance with data ethics standards — ensuring transparency and fairness of deployed models.
• Apply traditional ML and statistical modeling (regression, clustering, forecasting, ensemble methods) in hybrid architectures alongside LLMs for interpretable, explainability-first decision systems.
• Continuously research, evaluate, and productionize advancements in generative modeling, agentic AI, multimodal transformers, and frontier foundation models — benchmarking against enterprise-scale performance and safety requirements.
All About You
• Master's or Bachelor's degree in Computer Science, AI/ML, or Engineering, with significant hands-on experience leading and delivering complex Gen AI or ML engineering programs in production environments.
• Expert-level, hands-on experience designing, building, and deploying large language model (LLM) applications, agentic systems, and RAG pipelines — from prototype to production.
• Deep proficiency with LLM ecosystems: OpenAI, Anthropic, Gemini, Hugging Face, LangChain/LangGraph, and open-source foundation models (LLaMA, Mistral, Falcon, etc.).
• Strong command of Gen AI engineering patterns: prompt engineering, chain-of-thought reasoning, tool/function calling, vector embeddings, semantic search, and agent memory architectures.
• Solid applied knowledge of ML fundamentals — predictive modeling, deep learning (PyTorch, TensorFlow), and statistical techniques — used in tandem with Gen AI for hybrid, interpretable systems.
• Excellent Python engineering skills including async programming, API development (FastAPI), and building inference-ready microservices; SQL proficiency required.
• Hands-on experience with cloud AI infrastructure (AWS SageMaker, Bedrock, Azure OpenAI, or GCP Vertex AI) and familiarity with MLOps/LLMOps tooling (MLflow, Weights & Biases, etc.).
• Strong analytical, communication, and stakeholder management skills — with the ability to translate complex Gen AI concepts into business value and lead cross-functional teams toward delivery.
Mastercard is a merit-based, inclusive, equal opportunity employer that considers applicants without regard to gender, gender identity, sexual orientation, race, ethnicity, disabled or veteran status, or any other characteristic protected by law. We hire the most qualified candidate for the role. In the US or Canada, if you require accommodations or assistance to complete the online application process or during the recruitment process, please contact [contacto en el portal] and identify the type of accommodation or assistance you are requesting. Do not include any medical or health information in this email. The Reasonable Accommodations team will respond to your email promptly.
Corporate Security Responsibility
All activities involving access to Mastercard assets, information, and networks comes with an inherent risk to the organization and, therefore, it is expected that every person working for, or on behalf of, Mastercard is responsible for information security and must:
• Abide by Mastercard’s security policies and practices;
• Ensure the confidentiality and integrity of the information being accessed;
• Report any suspected information security violation or breach, and
• Complete all periodic mandatory security trainings in accordance with Mastercard’s guidelines.
In line with Mastercard’s total compensation philosophy and assuming that the job will be performed in the US, the successful candidate will be offered a competitive base salary and may be eligible for an annual bonus or commissions depending on the role. The base salary offered may vary depending on multiple factors, including but not limited to location, job-related knowledge, skills, and experience. Mastercard benefits for full time (and certain part time) employees generally include: insurance (including medical, prescription drug, dental, vision, disability, life insurance); flexible spending account and health savings account; paid leaves (including 16 weeks of new parent leave and up to 20 days of bereavement leave); 80 hours of Paid Sick and Safe Time, 25 days of vacation time and 5 personal days, pro-rated based on date of hire; 10 annual paid U.S. observed holidays; 401k with a best-in-class company match; deferred compensation for eligible roles; fitness reimbursement or on-site fitness facilities; eligibility for tuition reimbursement; and many more. Mastercard benefits for interns generally include: 56 hours of Paid Sick and Safe Time; jury duty leave; and on-site fitness facilities in some locations.
Pay Ranges
O'Fallon, Missouri: $115,000 - $184,000 USD
Cuenta gratis — el contacto y el enlace oficial del empleo están en el portal.