AI Engineer RAG e Intelligent Agents — Remoto - Chile y Perú — Tech Startup

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Dynamic Devs está en búsqueda de un AI Engineer especializado en RAG (Retrieval-Augmented Generation) y Intelligent Agents para unirse a su equipo en crecimiento. La empresa enfrenta desafíos tecnológicos interesantes y busca personas con energía, pasión por la tecnología y ganas de construir soluciones con impacto real. La modalidad es remota o híbrida, dependiendo del rol, con ubicación en Chile y Perú. Se valora la motivación por trabajar en proyectos desafiantes, el aprendizaje constante y la colaboración en un equipo humano.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad única para sumergirte en el mundo de la inteligencia artificial aplicada, trabajando en proyectos de vanguardia que combinan RAG y agentes inteligentes. En Dynamic Devs, no solo construirás soluciones técnicas, sino que serás parte de un equipo que fomenta la innovación y el crecimiento profesional. Aprenderás de expertos, enfrentarás retos reales y contribuirás a productos que marcan la diferencia en la industria tech. Si buscas un entorno donde tu pasión por la IA se traduzca en impacto tangible, este es el lugar.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Python avanzado, experiencia con frameworks de LLMs (como LangChain o LlamaIndex), conocimiento en vector databases (ej: Pinecone, Weaviate), arquitectura de RAG, y desarrollo de agentes inteligentes.
• Soft skills: Capacidad de aprendizaje rápido, colaboración en equipo, pensamiento crítico para resolver problemas complejos, y comunicación efectiva para explicar conceptos técnicos.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Incluye proyectos donde hayas implementado RAG o agentes inteligentes, destacando métricas de rendimiento y desafíos superados.
• Domina los conceptos clave: Repasa arquitecturas de RAG, técnicas de fine-tuning de modelos, y mejores prácticas en deployment de soluciones de IA.
• Muestra tu curiosidad: Investiga las tendencias actuales en IA (ej: agentic workflows, multimodal AI) y prepárate para discutirlas en la entrevista.

Recursos recomendados

• Tools y librerías: LangChain, LlamaIndex, OpenAI API, Hugging Face, Pinecone.
• Documentación: Guías oficiales de RAG en blogs de OpenAI y AWS, tutoriales en Medium sobre agentes inteligentes.
• Influencers: Seguir a expertos en LinkedIn como Andrew Ng o Yann LeCun para insights de IA.
• Cursos: "Building LLM Applications" en Coursera o "Advanced NLP" en Udacity.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde implementaste RAG. ¿Qué desafíos enfrentaste y cómo los resolviste?" + Tip: Enfócate en la arquitectura, elección de modelos, y optimización de la recuperación de información.
• Pregunta 2: "¿Cómo diseñarías un agente inteligente para una tarea específica, como soporte al cliente automatizado?" + Tip: Explica el flujo de decisiones, integración con APIs, y manejo de contextos ambiguos.
• Pregunta 3: "¿Qué métricas usarías para evaluar el rendimiento de un sistema de RAG?" + Tip: Menciona precisión en retrieval, latencia, y calidad de las respuestas generadas (ej: BLEU score o feedback humano).

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 roadmap claro para proyectos de IA o carece de infraestructura escalable. Qué preguntar: "¿Cuál es la estrategia a largo plazo para integrar IA en los productos?"
• Bandera roja 2: Expectativas poco realistas sobre plazos o resultados de modelos de IA. Qué investigar: Revisa reviews de empleados en plataformas como Glassdoor para entender la cultura de trabajo.
• Bandera roja 3: Falta de soporte para aprendizaje continuo o acceso limitado a recursos de IA. Señal de advertencia: Si en la entrevista no mencionan oportunidades de capacitación o conferencias.