AI Engineer Senior — Remoto - LATAM — Startup Tech - Python, LLMs, Prompt Engineering

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Buscamos un AI Engineer Senior con dominio sólido en Python y experiencia práctica en LLMs (Large Language Models). El rol implica diseñar y optimizar prompts para generación de código, construir pipelines de validación y testing, y desarrollar arquitecturas de IA para productos reales en entornos complejos. Requisitos clave incluyen español nativo, capacidad para diagnosticar y corregir fallas en sistemas de IA, y pasión por construir soluciones innovadoras en automatización y arquitectura con LLMs.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en la vanguardia de la inteligencia artificial aplicada, donde podrás diseñar sistemas que resuelven problemas reales con LLMs. Aprenderás a escalar arquitecturas de IA, optimizar prompts para producción, y desarrollar pipelines robustos de validación—skills altamente demandadas en el mercado tech actual. Formarás parte de un equipo que valora la innovación y la construcción de productos con impacto tangible.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado con experiencia en librerías de ML/IA (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face).
• Prompt engineering para generación de código y tareas complejas.
• Arquitectura de LLMs y diseño de pipelines de validación/testing.
• Diagnóstico de fallas en IA y habilidades de debugging.
• Soft skills: pensamiento crítico, comunicación clara, y capacidad para trabajar en entornos ambiguos.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos de proyectos donde hayas usado LLMs para automatización o generación de código.
• Demuestra tu entendimiento de cuándo y por qué fallan los modelos de IA, con casos reales de corrección.
• Practica diseño de prompts en plataformas como OpenAI Playground o herramientas similares.
• Investiga sobre RAG (Retrieval-Augmented Generation) y fine-tuning de modelos, ya que son comunes en roles de AI Engineer.

Recursos recomendados

• Tools: LangChain, LlamaIndex, Hugging Face Transformers, OpenAI API.
• Documentación: "Prompt Engineering Guide" de OpenAI, cursos de DeepLearning.AI en LLMs.
• Influencers: Andrej Karpathy, Jeremy Howard, Yannic Kilcher.
• Cursos: "LLM Bootcamp" de Full Stack Deep Learning, "Applied LLMs" en Coursera.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas usado LLMs para generar código. ¿Qué desafíos enfrentaste y cómo los resolviste?"

*Tip*: Enfócate en el proceso de diseño de prompts, validación de resultados, y métricas de éxito.

• Pregunta 2: "¿Cómo evalúas cuándo un modelo de IA está fallando en producción, y qué pasos tomas para corregirlo?"

*Tip*: Menciona monitoreo de métricas (ej., accuracy, latency), análisis de errores, y técnicas como A/B testing o fine-tuning.

• Pregunta 3: "¿Qué consideraciones tienes al diseñar un pipeline de validación para un sistema basado en LLMs?"

*Tip*: Habla sobre automatización de tests, datasets de evaluación, y balance entre costo y performance.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,500 - $4,000 | | Mid | $4,000 - $6,500 | | Senior | $6,500 - $10,000 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no tiene un plan claro para escalar o mantener sistemas de IA a largo plazo.

*Qué preguntar*: "¿Cuál es la estrategia de mantenimiento y actualización de los modelos de IA en producción?"

• Bandera roja 2: Expectativas poco realistas sobre lo que pueden lograr los LLMs sin inversión en datos o infraestructura.

*Qué investigar*: Revisa si mencionan casos de uso concretos y métricas de éxito definidas.

• Bandera roja 3: Falta de procesos estructurados para validación y testing de outputs de IA.

*Señal de advertencia*: Si en la entrevista no hablan de pipelines de validación o monitoreo continuo.