Fundador de Wildcard busca un ingeniero de ML aplicado para una plataforma de comercio agéntico

Kaushik Mahorker, fundador de Wildcard, busca un ingeniero/a fundacional de aprendizaje automático aplicado para construir el producto central de la empresa en torno a la visibilidad de compras con IA, el ranking, la atribución y la automatización.

Mahorker presenta a Wildcard como una plataforma de optimización del comercio agencial para marcas de comercio electrónico y retail. La empresa de San Francisco se unió a la cohorte W25 de Y Combinator y afirma que las marcas usan su plataforma para rastrear cómo aparecen los productos en los agentes de compras con IA, por qué los competidores consiguen mejor posicionamiento y qué cambios impulsan los ingresos.

El puesto ofrece entre 130.000 y 250.000 dólares, con entre 0,50% y 4,00% de participación accionaria. Mahorker cita un crecimiento del 50% mes a mes, aunque la publicación omite una ronda de financiación concreta o un total de financiación más allá del respaldo de Y Combinator.

La apuesta de Wildcard se basa en un cambio en el descubrimiento de compras. Durante años, las marcas optimizaron para motores de búsqueda y marketplaces. Ahora, los agentes de compras con IA responden consultas de productos, comparan opciones y orientan a los compradores antes de que lleguen al sitio de una marca. Eso crea un problema de medición: un minorista puede saber que las ventas cayeron, pero el equipo puede carecer de pruebas de que un agente de IA dejó de mostrar sus productos o situó a un competidor por encima.

Mahorker quiere que la primera contratación de ingeniería construya sistemas que conecten esas señales. La publicación menciona clasificación de prompts, scoring de oportunidades, atribución, ranking, evaluación, orquestación de flujos de trabajo y agentes de IA como posibles proyectos de la primera semana. Un candidato fuerte necesitaría Python, SQL, experiencia de producto full-stack y criterio de ML aplicado en flujos de trabajo con LLM, recuperación, experimentos e inteligencia de producto.

El puesto también exige amplitud en infraestructura. El ingeniero/a podría construir colas, reintentos, observabilidad y pipelines, y luego convertir esos sistemas en producto orientado al cliente. Esa combinación es importante para el mercado de Wildcard: las marcas confiarán en las recomendaciones de comercio con IA solo si la empresa puede mostrar de dónde vino la señal, qué cambió y si los ingresos la siguieron.

Mahorker aporta experiencia relevante en datos de retail desde Scale AI. Dice que allí construyó un motor de enriquecimiento para comercio electrónico sobre 400.000 SKU, 2,8 millones de atributos y cientos de taxonomías, trabajo que, según él, ayudó a asegurar más de 15 millones de dólares en contratos con minoristas y marketplaces.

El nivel de exigencia refleja la etapa de la empresa. Wildcard quiere un ingeniero/a que pueda hablar con clientes, lanzar producto, cuestionar prioridades y encargarse del trabajo poco glamuroso con datos. La publicación favorece a candidatos con experiencia fundacional o tiempo en una empresa en etapa seed, Serie A o Serie B.

La oportunidad de Wildcard depende de si las marcas tratan la colocación en compras con IA como una partida presupuestaria. La optimización para motores de búsqueda creó un mercado de servicios y software porque los equipos de marketing podían vincular los cambios de ranking con el tráfico. El comercio agencial necesita la misma cadena de pruebas: prompt, respuesta, posicionamiento, recomendación, visita al sitio, conversión e ingresos.

La parte difícil viene de la atribución. Los agentes de IA pueden influir en los compradores sin enviar datos de referencia limpios. Pueden resumir datos de catálogo, citar marketplaces o recomendar un producto después de varios prompts invisibles. Wildcard necesitará modelos que puedan trabajar con evidencia parcial y dar a los clientes suficiente confianza para actuar.

Eso hace que el puesto de ingeniero/a fundacional sea central para la dirección del producto de la empresa. La contratación ayudará a decidir qué señales recopila Wildcard, qué modelos pueden confiar los clientes y qué automatizaciones merecen permiso para cambiar páginas activas de comercio.

El proceso de entrevistas de Wildcard incluye una llamada con el fundador, un desafío de ingeniería, una prueba de trabajo de uno a dos días, oferta y contratación. La empresa restringe el puesto a ciudadanos estadounidenses o titulares de visa.