Staff Engineer en Inteligencia Artificial — Remoto - LATAM — Fintech - Claude Code, Prompt Engineering, RAG, MLOps, Cloud

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Getnet está buscando un Staff Engineer en Inteligencia Artificial para unirse a un proyecto transversal que impactará todo el ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC). Este rol se enfoca en arquitectura de sistemas de IA, implementación de LLMs de grado productivo, MLOps y soluciones en la nube, con colaboración directa en equipos de ingeniería. La posición requiere experiencia práctica en Claude Code, ingeniería de prompts, RAG (Retrieval-Augmented Generation) y habilidades técnicas avanzadas para construir soluciones de IA de extremo a extremo a escala.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad única para diseñar arquitecturas de IA que realmente transformen cómo operan los equipos de ingeniería en una fintech líder. Trabajarás en proyectos de alto impacto que van desde la concepción hasta la implementación en producción, con visibilidad directa en decisiones estratégicas y la posibilidad de moldear las prácticas de IA en toda la organización. Si buscas un rol donde tu expertise técnico se traduzca en resultados tangibles y escalables, este es el lugar.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Experiencia comprobada con Claude Code y prompt engineering, dominio de RAG para mejorar respuestas de LLMs, conocimientos sólidos en MLOps (orquestación, monitoreo, despliegue) y cloud (AWS, GCP o Azure).
• Soft skills: Liderazgo técnico para guiar equipos, comunicación efectiva para colaborar en proyectos transversales, y pensamiento arquitectónico para diseñar soluciones escalables.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara un portafolio que muestre proyectos de IA de extremo a extremo, destacando tu rol en arquitectura y producción.
• Investiga a Getnet y su enfoque en IA; familiarízate con casos de uso en fintech para demostrar relevancia.
• Practica explicaciones técnicas complejas de manera sencilla, clave para entrevistas con stakeholders no técnicos.

Recursos recomendados

• Tools: LangChain para desarrollo con LLMs, MLflow para MLOps, documentación oficial de Anthropic Claude.
• Influencers: Sigue a Andrew Ng en IA, Chip Huyen en MLOps, y Sebastian Raschka en LLMs.
• Cursos: "Advanced NLP with Transformers" en Coursera, "MLOps Fundamentals" en Udacity.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde implementaste RAG para mejorar un LLM en producción." *Tip:* Enfócate en el diseño de la arquitectura, métricas de mejora y lecciones aprendidas en escalabilidad.
• Pregunta 2: "¿Cómo abordas el prompt engineering para tareas complejas en Claude Code?" *Tip:* Explica tu proceso iterativo, uso de few-shot learning y evaluación de resultados con ejemplos concretos.
• Pregunta 3: "¿Qué consideraciones tomas en MLOps para desplegar modelos de IA a gran escala?" *Tip:* Destaca automatización, monitoreo de drift y estrategias de rollback, vinculándolo a impacto en negocio.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Mid | $5,000 - $8,000 | | Senior | $8,000 - $12,000 | | Staff/Lead | $12,000 - $18,000 |

*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 una estrategia clara de IA o infraestructura establecida. *Pregunta en la entrevista:* "¿Cuál es la hoja de ruta de IA para los próximos 12 meses y qué recursos están asignados?"
• Bandera roja 2: Expectativas poco realistas sobre tiempos de implementación o escalabilidad sin inversión. *Investiga antes de aceptar:* Revisa reviews de empleados en plataformas como Glassdoor para insights sobre cultura y recursos.
• Bandera roja 3: Falta de colaboración interdepartamental en proyectos transversales. *Señal de advertencia común:* Si en la entrevista mencionan "trabajo en silos" o resistencia al cambio; pregunta sobre mecanismos de comunicación entre equipos.