Founding Machine Learning Engineer [32934] Job at Stealth Startup in San Francis

We're hiring our Founding Machine Learning Engineer (MLE) with expertise in Agent Development and Time-Series Modeling. You'll play a foundational role in building production-grade systems that combine the power of LLM-powered agents with time-series foundation models.

The Role

This is not a narrow research role — you'll design, train, deploy, and monitor ML systems end-to-end, moving from prototype to production with speed and autonomy. You'll also be a core contributor to defining how agents interact with multimodal numerical data, a problem space where the playbook does not yet exist.

Job Description:

• Design, train, and deploy production ML systems (LLM-powered agents + time-series models)
• Build and scale LLM-powered agents with advanced capabilities: multi-step reasoning, tool integration, autonomous workflows, memory/context management, and adaptive strategies
• Develop and refine evaluation frameworks for agents, ensuring reliability, safety, and measurable performance
• Apply and extend time-series modeling techniques (forecasting, anomaly detection, multimodal fusion) in real-world customer scenarios
• Operate end-to-end: from data ingestion and preprocessing to deployment, monitoring, and continuous improvement
• Stay ahead of the curve on the latest innovations in AI agents, orchestration frameworks, and infrastructure (MCP, A2A, etc.)
• Partner directly with researchers, engineers, and lighthouse customers to validate solutions and drive rapid iteration

What we're looking for:

• Proven industry experience (4-10 years) as an ML Engineer, Research Engineer, or Applied Scientist, with a track record of shipping production ML systems
• Hands-on expertise in LLM-powered agents: multi-step reasoning, tool use, context windows, autonomous workflows, agent memory
• Deep understanding of agent evaluation techniques (reliability, safety, success metrics)
• Up-to-date with modern agent infrastructure and frameworks (MCP, A2A, etc.)
• Fluency with ML engineering best practices: reproducibility, monitoring, scaling, CI/CD, observability
• Comfort operating in a fast-paced startup: shipping quickly, making tradeoffs, and thriving in ambiguity

Nice to have:

• Experience training custom neural networks beyond pre-trained LLMs (e.g., transformers for time-series or multimodal data)
• A background in time-series modeling (forecasting, anomaly detection, classical + deep learning approaches)
• Published research or open-source contributions in ML/AI

Location & Sponsorship

• Location: San Francisco Bay Area, CA (in-person)
• Visa Sponsorship: H1-B, O1

In Summary: We're hiring our Founding Machine Learning Engineer (MLE) with expertise in Agent Development and Time-Series Modeling . You'll play a foundational role in building production-grade systems that combine the power of LLM-powered agents with time-series foundation models .

En Español:

Estamos contratando a nuestro ingeniero fundador de aprendizaje automático (MLE) con experiencia en desarrollo de agentes y modelado de series temporales.

El papel

Este no es un papel de investigación estrecho usted diseñará, entrenará, desplegará y supervisará sistemas ML de extremo a extremo, pasando del prototipo a la producción con velocidad y autonomía. También será un contribuyente principal para definir cómo los agentes interactúan con datos numéricos multimodal, un espacio problemático donde el manual aún no existe.

Descripción del trabajo:

• Diseño, capacitación y implementación de sistemas ML en producción (agentes impulsados por LLM + modelos de serie temporal)
• Construir y escalar agentes de LLM con capacidades avanzadas: razonamiento en varios pasos, integración de herramientas, flujos de trabajo autónomos, gestión de memoria/contexto y estrategias adaptativas
• Desarrollar y perfeccionar los marcos de evaluación para agentes, garantizando la fiabilidad, seguridad y rendimiento medible
• Aplicar y ampliar las técnicas de modelado en series temporales (previsión, detección de anomalías, fusión multimodal) en escenarios reales para clientes
• Operar de extremo a extremo: desde la ingestión y el preprocesamiento de datos hasta su implementación, seguimiento y mejora continua
• Mantenerse a la vanguardia de las últimas innovaciones en agentes de IA, marcos de orquestación e infraestructura (MCP, A2A, etc.)
• Colaborar directamente con investigadores, ingenieros y clientes del faro para validar soluciones e impulsar la iteración rápida

Lo que estamos buscando:

• Experiencia comprobada en la industria (4-10 años) como ingeniero ML, ingeniero de investigación o científico aplicado, con un historial de sistemas ML de producción marítima
• Experiencia práctica en los agentes con capacidad de LLM: razonamiento multidimensional, uso de herramientas, ventanas contextuales, flujos de trabajo autónomos, memoria del agente
• Comprensión profunda de las técnicas de evaluación del agente (confiabilidad, seguridad y métricas de éxito)
• Actualización con la infraestructura y los marcos de agentes modernos (MCP, A2A, etc.)
• Fluidez con las mejores prácticas de ingeniería ML: reproducibilidad, monitoreo, escalado, CI/CD, observabilidad
• Comodidad operando en una empresa emergente de ritmo rápido: envío rápido, hacer compromisos y prosperar con ambigüedad

Es bueno tener:

• Experiencia en la capacitación de redes neuronales personalizadas más allá de los LLM pre-entrenados (por ejemplo, transformadores para series temporales o datos multimodal)
• Un fondo en el modelado de series temporales (previsión, detección de anomalías, enfoques clásicos + aprendizaje profundo)
• Investigaciones publicadas o contribuciones de código abierto en ML/IA

Ubicación y patrocinio

• Localización: Área de la Bahía de San Francisco, CA (en persona)
• Patrocinio de visado: H1-B, O1