Senior AI Engineer — Remoto - LATAM — SaaS Compliance - Python, LLMs, Autonomous Agents

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Drata, una empresa líder en compliance automation con más de 8,000 clientes en 80+ países, busca Senior AI Engineers para unirse a su equipo de AI & Data Platform. El rol implica desarrollar agentes autónomos de IA que razonan sobre documentos de compliance, evalúan riesgos de proveedores y automatizan procesos críticos en entornos empresariales de alto riesgo. Requisitos incluyen experiencia sólida en machine learning, LLMs, Python y arquitecturas de datos escalables. La empresa ofrece crecimiento en un equipo lean que supera benchmarks de ingeniería, con impacto directo en productos que procesan millones de preguntas y transforman revisiones manuales de días en minutos.

¿Por qué deberías aplicar?

Unirte a Drata significa trabajar en la vanguardia de la IA aplicada al compliance, un dominio donde la precisión y confiabilidad son no negociables. Aprenderás a construir sistemas que escalan a miles de clientes globales, con oportunidades para innovar en agentes autónomos, análisis de documentos con IA y democratización de inteligencia artificial dentro de la empresa. Con un crecimiento del 60% anual en ingresos y un equipo que entrega hitos ambiciosos, este rol ofrece crecimiento profesional acelerado en una industria en explosión.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Python avanzado, experiencia con LLMs (OpenAI, Anthropic, etc.), arquitecturas de datos para single-tenant, machine learning aplicado a procesamiento de lenguaje natural.
• Soft skills: Pensamiento crítico para entornos de alto riesgo, capacidad de trabajar en equipos lean, comunicación clara sobre modelos complejos.

Tips prácticos para este puesto

• Enfoca tu portafolio en proyectos de IA que requieran alta precisión, como análisis de documentos o automatización de compliance.
• Prepárate para discutir cómo manejas data streams eficientes y despliegues en producción de modelos de ML.
• Investiga el dominio de compliance automation para entender los desafíos únicos de confiabilidad en este sector.

Recursos recomendados

• Tools: LangChain para agentes, Pinecone para embeddings, FastAPI para despliegue.
• Documentación: Papers sobre reasoning en LLMs, mejores prácticas de MLOps.
• Influencers: Seguir líderes en AI engineering como Andrew Ng o profesionales en compliance tech en LinkedIn.
• Cursos: Especializaciones en Coursera sobre ML aplicado o certificaciones en arquitecturas de datos.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde implementaste un agente autónomo de IA y cómo manejaste los edge cases." *Tip: Enfócate en la arquitectura, testing riguroso y métricas de precisión.*
• Pregunta 2: "¿Cómo aseguras la confiabilidad en modelos de IA para entornos de alto riesgo como compliance?" *Tip: Menciona validaciones múltiples, monitoreo continuo y fallback mechanisms.*
• Pregunta 3: "Explica tu experiencia con infraestructura de datos single-tenant y escalabilidad." *Tip: Destaca decisiones técnicas sobre almacenamiento, procesamiento y costos.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $3,000 - $5,000 | | Mid | $5,000 - $8,000 | | Senior | $8,000 - $12,000 |

*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: Falta de claridad en los procesos de testing para agentes autónomos. *Qué preguntar: "¿Cómo validan la precisión de los modelos en producción y manejan falsos positivos?"*
• Bandera roja 2: Equipo sobrecargado sin recursos para innovación. *Qué investigar: Revisa reviews en Glassdoor sobre balance trabajo-innovación y tamaño del equipo.*
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas en plazos para proyectos de IA complejos. *Señal de advertencia: Si mencionan deadlines ajustados sin mencionar iteraciones o MVP, pregunta sobre la metodología de desarrollo.*