Senior AI/ML Engineer — Híbrido - Walnut Creek, CA — Gobierno - Python, TensorFlow, PyTorch,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

E-Zencomp busca un Senior AI/ML Engineer para un proyecto gubernamental de 12+ meses en modalidad híbrida en Walnut Creek, CA. Requisitos: ciudadanía estadounidense y residencia en el Área de la Bahía. Se requiere experiencia en Python, TensorFlow, PyTorch, LLM, MLOps y modelado de machine learning. El rol implica trabajar en Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning, Generative AI y proyectos de ciencia de datos.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en un proyecto gubernamental de alto impacto con tecnologías de vanguardia como LLM y Generative AI. Podrás desarrollar y desplegar modelos avanzados en un entorno que valora la innovación y la seguridad. Ideal para profesionales que buscan crecimiento en AI/ML con aplicaciones reales en el sector público.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado para desarrollo de modelos
• Experiencia con TensorFlow y PyTorch
• Conocimiento en LLM (Large Language Models) y Generative AI
• Habilidades en MLOps para despliegue y monitoreo
• Machine Learning y Deep Learning aplicados
• Data Science para análisis y modelado
• Soft skills: comunicación clara, trabajo en equipo, adaptabilidad

Tips prácticos para este puesto

• Asegúrate de tener un portafolio con proyectos de AI/ML que demuestren experiencia en TensorFlow/PyTorch
• Prepara ejemplos de cómo has implementado MLOps en proyectos anteriores
• Investiga sobre proyectos gubernamentales en AI para entender el contexto
• Practica explicaciones técnicas de LLM y Generative AI de manera accesible

Recursos recomendados

• Tools: TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, MLflow, Kubeflow
• Librerías: scikit-learn, pandas, NumPy, Transformers
• Documentación: TensorFlow Docs, PyTorch Tutorials, MLOps Community
• Influencers: Andrew Ng, Yann LeCun, Fei-Fei Li
• Cursos: Coursera Machine Learning, Fast.ai, DeepLearning.AI

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas usado TensorFlow o PyTorch para un modelo de deep learning." *Tip: Enfócate en el problema, solución, y resultados cuantificables.*
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas el despliegue y monitoreo de modelos en producción (MLOps)?" *Tip: Menciona herramientas específicas como MLflow o Kubeflow y métricas clave.*
• Pregunta 3: "¿Qué experiencia tienes con LLM o Generative AI?" *Tip: Da ejemplos concretos, como fine-tuning de modelos o aplicaciones prácticas.*

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. Para este puesto en Walnut Creek, CA, los rangos pueden ser más altos debido a la ubicación y requisitos de ciudadanía.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona detalles claros sobre el proyecto gubernamental o la seguridad involucrada. *Pregunta en la entrevista: "¿Puede describir el alcance del proyecto y los requisitos de seguridad?"*
• Bandera roja 2: Falta de claridad en la duración del contrato o oportunidades de renovación. *Investiga antes de aceptar: revisa el historial de contratos de la empresa y habla con excontratistas si es posible.*
• Bandera roja 3: Señales de micromanagement o falta de autonomía en un rol técnico senior. *Advertencia común: si en la entrevista enfatizan demasiado en reportes diarios en lugar de resultados, podría indicar un ambiente restrictivo.*