En Henry estamos buscando Instructoras/es para dictar nuestra carrera de AI Engineering , donde formamos AI Engineers que construyen, evalúan y llevan a producción productos basados en LLMs: desde context engineering y RAG hasta sistemas multi-agente y agentes de voz desplegados en la nube.

- Inicio de clases: 09/11/2026
- Inicio de onboarding a Henry: 26/10/2026
- Modalidad: online, clases en vivo · part time
- Días y horarios: Martes y Jueves de 20hs a 22hs GMT -3

- Serás responsable por la formación teórica y práctica de nuestros alumnos/as a través del dictado de clases en vivo, con hands-on y live coding.
- Acompañarás a los/as estudiantes en los proyectos integradores de cada módulo, que se construyen de punta a punta hasta llegar a producción.
- Darás seguimiento del material para el dictado de las clases y la evaluación de los conocimientos, incluyendo la defensa técnica final.

Buscamos instructores con experiencia sólida construyendo productos reales con LLMs. Ideal tener dominio real en:

- LLMs y Context Engineering
- 1. APIs de OpenAI, Anthropic y Gemini (streaming, rate limits, costo por token)
- 2. System prompts, few-shot, chain-of-thought y versionado de prompts
- 4. Seguridad: prompt injection, jailbreaks, guardrails y manejo de PII

- RAG y Sistemas de Conocimiento

- 1. Embeddings (OpenAI, sentence-transformers) y estrategias de chunking
- 2. Bases vectoriales: Chroma, pgvector, Pinecone; búsqueda híbrida BM25 + vectorial
- 3. Re-ranking con cross-encoders, query rewriting y multi-query

- Agentes y Orquestación

- 1. Anatomía de un agente: loop ReAct, tools, memoria y stopping rules
- 2. LangGraph:



grafos de estado, checkpoints y human-in-the-loop
- 3. Sistemas multi-agente: orquestador + workers, routing por intención
- 4. MCP (Model Context Protocol): construir servers y conectarlos a agentes
- 5. Trazabilidad y evals de trayectoria con Langfuse

- Producción y Multimodal

- 1. FastAPI: rutas, streaming SSE, autenticación y manejo de errores
- 2. Docker, deploy en cloud (Railway / AWS) y CI/CD básico
- 3. Harness engineering: fallbacks entre modelos, control de costos y verification loops
- 5. Agentes de voz (ElevenLabs Agents, STT/TTS, telefonía)
- 6. Evals de producción y monitoreo online

- 1. Experiencia previa en docencia, mentoría técnica o capacitación

Henry está construyendo la capa humana de la era de la AI.

La AI está cambiando cómo se trabaja, y ayudamos a las personas a ser parte de ese cambio de tres formas: aprender las habilidades de AI que importan hoy, conseguir un nuevo trabajo en la economía de la AI y monetizar su conocimiento entrenando modelos de frontera.

Henry no solo forma y ubica talento. Con nuestro equipo de research y una red de expertos humanos, empujamos el conocimiento de frontera en coding, matemática, biología y química. Hacemos proyectos que ayudan a mejorar modelos de OpenAI, Anthropic y AWS, entre otros.

Henry nació en Latinoamérica y hoy ayuda a la región a atravesar la transición laboral más grande de la historia de la humanidad. Lo hacemos porque estamos convencidos de que el talento está en todos lados, pero las oportunidades no. Nuestra misión es Unlock Human Potential, y con la AI esa misión es más grande que nunca.

#J-18808-Ljbffr

📌 Instructor AI Engineer (Australia)
🏢 Airtable
📍 Australia