InterviewHack.ai
Empezar gratis
Vacantes / Elastic

Principal AI Engineer - Context - Agents and Context

Elastic·Poland

En corto

  • →Ingeniero principal de IA que mejora continuamente motores de agentes con conocimiento en producción.
  • →Diseña evaluaciones, telemetría y despliegues seguros para agentes en entornos reales con API públicas.
  • →Trabaja en el ecosistema abierto de Elastic, con impacto directo en clientes y herramientas como LangChain y Claude Code.

Proficiency in English is required for collaboration and public contributions.

Postularme en la empresa ↗Compartir por WhatsApp
✓ Gratis para empezar✓ Corre en tu navegador✓ Primer dossier sin tarjeta✓ Listo en ~1 minuto

En ~1 minuto te damos: quién te entrevista, las preguntas probables con respuestas desde tu CV, y tu CV adaptado a esta vacante. Tu primer dossier es gratis.

Las preguntas que te van a hacer

1. ¿Cómo diseñarías la telemetría para detectar fallos en la recuperación de conocimiento por agentes en producción?

2. ¿Qué métricas usarías para evaluar el impacto de un cambio en un prompt de agente antes de desplegarlo?

3. ¿Cómo implementarías el versionado seguro de habilidades y herramientas en un sistema de agentes con múltiples usuarios?

🔒 +7 preguntas más

Sin tarjeta. Subís tu CV y en ~1 minuto tenés el dossier completo.

🎧¿Llegás a la entrevista? Llevá el copiloto. Nuestra extensión escucha la entrevista en vivo y te muestra anclas de 3-4 palabras desde tu CV y tu preparación — mirás, conectás, hablás. Gratis. Ver la extensión →

💵 USD · Remote · No visa

¿No encontrás lo que buscás? Probá Micro1

Micro1 te ubica directo en empresas de EE. UU. que pagan en USD. Un solo proceso de vetting, múltiples ofertas — sin aplicar en frío.

Que Micro1 te matchee →
📬Vacantes elegidas para TU CV, cada mañana por WhatsApp. Gratis: escribí “vacantes” y el bot te manda tus matches del día. Suscribirme →

¿Qué piden?

  • ✓10+ años de experiencia en ingeniería de software con productos de IA en producción.
  • ✓Habilidad comprobada en evaluación y mejora continua de agentes mediante trazas y feedback.
  • ✓Experiencia directa en agentes con estado, memoria y actualización segura de prompts y herramientas.
  • ✓Conocimiento de MCP: servidores y herramientas públicas.
  • ✓Diseño de telemetría para decisiones basadas en datos en sistemas de IA.
  • ✓Experiencia en despliegues seguros con versionado, evaluación en sombra y control de cambios.

¿No cumplís todo? Es lo normal — tu dossier gratis te dice qué gaps tenés y cómo cubrirlos en la entrevista.

TypeScriptElasticsearchMCPLangChainClaude CodePublic APIsEvaluation FrameworksTelemetryShadow EvaluationPrompt Versioning

¿A quién escribirle en Elastic?

Tu dossier gratis identifica a las personas que te entrevistarían — con su background, qué valoran y cómo escribirles para destacar antes de aplicar.

Elastic, the Search AI Company, enables everyone to find the answers they need in real time, using all their data, at scale — unleashing the potential of businesses and people. The Elastic Search AI Platform, used by more than 50% of the Fortune 500, brings together the precision of search and the intelligence of AI to enable everyone to accelerate the results that matter. By taking advantage of all structured and unstructured data — securing and protecting private information more effectively — Elastic’s complete, cloud-based solutions for search, security, and observability help organizations deliver on the promise of AI. What is The Role The Context Engine team builds the knowledge layer that AI agents use to work with enterprise data in Elasticsearch. We extract knowledge from any data sources into a structured AI Index, serve it to agents through public APIs, MCP tools and framework integrations, and close the loop with agent traces so that what the engine knows improves from real usage. Any agent can use it: Elastic’s own Agent Builder, Claude Code, LangChain and other third-party harnesses. As a Principal AI Engineer, you own the improvement loop of this product end to end: how agents, automations and skills behave in production, how we observe them, how we evaluate them, and how we ship changes to them safely. This is a hybrid role at the intersection of engineering, data science, and product. You will write production code, design evaluation and telemetry that product decisions can rest on, and set the technical bar for how the team iterates on agentic behaviour. You will work alongside data scientists, backend engineers, product, and UX, and your work will show up directly in what customers build on top of Elastic. The codebase is TypeScript and we build it in the open, so you'll be shipping code, designs and discussions in public alongside the rest of the Elastic Stack. What You Will Be Doing • Own the production improvement loop for Context Engine: understand how extraction automations, retrieval tools and memory behave, based on offline evaluations and customer conversations and telemetry. You help find the failure modes, fix them, and prove the fix. • Define how we iterate on agents and skills safely: versioning and rollout of prompts, skills and automations, regression coverage, staged and shadow evaluation, and the guardrails that let us change behaviour without breaking customers. • Design the telemetry we need to make data-informed engineering decisions: what to capture from agent traces, tool calls and knowledge retrieval, how it lands in Elasticsearch, and how it feeds evaluation, dashboards and the feedback loop. • Partner with the data science team on evaluation strategy: golden datasets, evaluators to gate on quality, latency and cost. • Raise the bar across the team: review designs and PRs, mentor engineers in eval-driven development, and write the technical proposals that shape the roadmap. What You Bring • 10+ years of software engineering experience, with the recent years spent shipping and operating AI-driven products on real production traffic, ideally products with public APIs and data models that had to evolve without breaking customers. • A track record of eval-driven product improvement: you have diagnosed agent or LLM behaviour from traces and user feedback, designed the evaluation that exposed the problem, shipped the fix and measured the outcome. • Direct experience building agents with state and memory, and iterating on prompts, skills and tool behaviour safely in production. • Familiarity with MCP, including exposing public MCP servers and tools. • Experience designing telemetry for AI systems, and using it to make engineering and product decisions. • Experience running product experi

Más empleos como este

Empleos remotos de AI / ML Engineer

¿Buscando algo parecido?

Dejá tu email y te avisamos cuando salgan vacantes que coincidan con tu perfil.

No apliques sin prepararte

Investigamos quién te entrevista, adaptamos tu CV y te ensayamos en vivo — gratis la primera.

InterviewHack.ai

Preparate para la entrevista exacta: quién te entrevista, tu CV a medida y coach real.

Producto

VacantesEmpresas contratandoTodas las herramientasVeredicto de CV (Jev)Cover letter gratisPreguntas de entrevista por rol"Hablame de vos" (respuesta)Revisar CV (ATS) gratis¿Cómo suena tu inglés?¿Te pagan bien?Guion de negociación salarialRespuesta STAR gratisTitular + About de LinkedInReporte de sueldos LATAMCursos gratisBlogCV a medidaPráctica habladaPreciosAfiliados — 30%

Empleos remotos

ReactPythonFull-StackLATAMArgentinaMéxicoVer todas →

Preparate

Práctica habladaFrontendBackendAI EngineerPor empresaVendete con tu CV

Empresa

Buscás talentoAcerca deContactoPrivacidadTérminos

© 2026 InterviewHack.ai · Tu CV es tuyo. Nunca se usa para entrenar nada. · Un producto de IA-PTY

Vacantes similares activas

Principal AI Engineer - Context - Agents and Context

Elastic · Greece

→

Security Sales Executive

Elastic · United States

→

Senior Solutions Architect( Security)- Mumbai, India

Elastic · Mumbai, India

→

Senior Software Engineer - Integrations 3P - Platform

Elastic · Romania

→