Me estreno en esto de lo artículos haciendo una pequeña reflexión desde mi punto de vista de ser junior y tener o estar enfocado en la mentalidad de producto. Cualquier feedback es bien recibido! https://t.co/Uw9xXynhBj
estamos ayudando a varias startups / scaleups con sus roles más clave
salarios hasta 150k para talento AI-pilled
> CTO / CPTO hands-on en Madrid para una scale-up con >100M revenue que aspira a ser 1B company. enorme oportunidad para tener impacto internacional y llevar el equipo tech al siguiente nivel
> tech lead para una startup series A agentic fintech. equipazo global que busca a un líder que les ayude a montar una organización 100% AI-driven. en remoto desde España
> FDEs para un AI lab europeo que está montando su HQ en Madrid. oportunidad para talento que quiera construir productos AI para clientes internacionales de múltiples sectores
te encaja o conoces a alguien? pídele a tu agente que aplique a nothiring .me o envíame DM con por qué encajas
Si estás buscando perfiles técnicos, tengo un chaval en el Máster muy bueno en estadística matemática, probabilidad, métodos cuantitativos y modelización, que en Abril aprenderá conmigo programación (SWE) e IA (probable AACC + X) que creo que deberías considerar. Mucho potencial.
Hace dos años tuve otro perfil muy parecido y acabó en el banco de España bien colocado.
Me lo quedaría yo pero ahora no encaja.
@jorgecarrera_es Yo lo uso con gentle-shell y los modelos de NaN builders y de momento no me hace falta nada más. Claude lo dejo para tareas más específicas o pesadas
@marcvendrellf Me quedo con la idea de Code Mode, pero también con la advertencia: la de que sin un sandbox serio no se despliega. Lo interesante es ganar eficiencia sin perder control sobre lo que el agente ejecuta. Gracias por compartirlo.
Revolut: Europe's most valuable startup ($200B) just showed the world its AI strategy.
Every company will end up copying it.
At the start of this year, Revolut leaned on the frontier labs. Its 2,000 engineers used Claude Code and Codex, and some burned $1,000 to $10,000 a month each. The bills kept climbing, and the returns weren't there.
So Revolut switched its default to an open-source model called GLM. All it needs is GPUs, which it rents from Together AI.
The results, by Revolut's own count:
- The bill is about a tenth of what it paid OpenAI and Anthropic
- Engineers get unlimited tokens instead of spending caps
- Coding time is down 60% and lead time is down 70%
That's the chart below.
Revolut still uses Claude and GPT, but only as "the exception," for the tasks they do best. Everything else runs on open source.
So here's the question I keep coming back to: how many use cases can companies really justify sending to frontier models?
My answer is very few. Plenty of companies still route everything to OpenAI and Anthropic today. For how long?
I think open source ends up handling the vast majority of corporate AI work, and frontier models get a short list of the hardest jobs. That's a problem for labs whose revenue forecasts assume unlimited growth.
If you appreciate unpopular takes, follow me @m0xt_ for more.
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