Computer Vision & Edge AI Engineer — Remoto - LATAM — Fintech - Python, YOLOv10,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Uxtar está buscando un Computer Vision & Edge AI Engineer para unirse a una innovadora empresa Fintech. El rol se enfoca en optimizar un motor de detección basado en YOLOv10 y NVIDIA Jetson, trabajando con tecnologías de vanguardia en visión artificial e inteligencia artificial en el edge.

Requisitos técnicos:

• Experiencia sólida en Python 3.10+ y FastAPI
• Dominio de Computer Vision con OpenCV y detección de objetos/pose
• Conocimientos en Edge AI y optimización con TensorRT
• Manejo de bases de datos vectoriales como Pinecone o pgvector
• Enfoque AI-First y uso de herramientas como Cursor para maximizar velocidad de entrega

Condiciones:

• Modalidad: 100% Remoto (LATAM)
• Compensación: USD 4.500 - 5.500 mensuales
• Proceso de selección: Dos pasos de pre-validación con feedback

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad única para trabajar en el futuro de la visión artificial aplicada al sector financiero. No solo desarrollarás tecnología de punta con YOLOv10 y NVIDIA Jetson, sino que formarás parte de un equipo que valora la innovación y la eficiencia. El enfoque AI-First y el uso de herramientas modernas como Cursor te permitirán maximizar tu impacto y velocidad de desarrollo, mientras trabajas en proyectos que realmente desafían los límites de lo posible en Edge AI.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado con experiencia en desarrollo de APIs con FastAPI
• Computer Vision profundo: desde teoría hasta implementación práctica con OpenCV
• Optimización de modelos para edge computing con TensorRT
• Pensamiento sistémico para integrar visión artificial en pipelines de producción
• Mentalidad de experimentación y mejora continua en proyectos de IA

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Enfócate en proyectos concretos de Computer Vision y Edge AI que hayas desarrollado o contribuido significativamente
• Domina el stack: Asegúrate de tener experiencia práctica con YOLO (preferiblemente v10), NVIDIA Jetson y TensorRT
• Muestra métricas: En entrevistas, presenta resultados cuantificables de tus proyectos (precisión, latencia, optimización de recursos)
• Practica con FastAPI: Crea un pequeño proyecto que demuestre tu capacidad para construir APIs robustas para modelos de visión artificial

Recursos recomendados

• Documentación oficial: YOLOv10, NVIDIA Jetson Developer Kit, TensorRT User Guide
• Cursos: Deep Learning Specialization (Coursera), Computer Vision Nanodegree (Udacity)
• Comunidades: r/computervision en Reddit, NVIDIA Developer Forums
• Herramientas: Cursor AI, OpenCV Python Tutorials, FastAPI documentation
• Influencers a seguir: Andrew Ng, Joseph Redmon (creador de YOLO), investigadores de NVIDIA AI

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe cómo optimizarías un modelo YOLO para ejecutarse en NVIDIA Jetson usando TensorRT"

*Tip:* Enfócate en los pasos específicos: cuantización, pruning, conversión a formato TensorRT, y medición de latencia/throughput.

• "¿Cómo manejarías un proyecto de computer vision desde la recolección de datos hasta el deployment en edge?"

*Tip:* Estructura tu respuesta en fases claras: data collection & labeling, model training & validation, optimization for edge, deployment & monitoring.

• "Explica la diferencia entre object detection y pose estimation, y cuándo usarías cada uno"

*Tip:* Proporciona ejemplos concretos del sector fintech donde cada técnica sería más apropiada, mostrando entendimiento del dominio.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Mid | $3,500 - $4,500 | | Senior | $4,500 - $6,500 | | Lead/Expert | $6,000 - $8,000+ |

*Nota: El rango ofrecido ($4,500 - $5,500) está en el extremo superior del nivel Senior, indicando una compensación competitiva para este nicho especializado. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más que el mercado local.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en los objetivos del proyecto

*Qué preguntar:* "¿Podría describir los KPIs específicos que medirán el éxito de este motor de detección en los próximos 6-12 meses?"

• Bandera roja 2: Infraestructura edge subdesarrollada

*Qué investigar:* Pregunta sobre el estado actual de la infraestructura NVIDIA Jetson, procesos de CI/CD para modelos en edge, y estrategia de monitoreo.

• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre velocidad de entrega

*Señal de advertencia:* Si enfatizan excesivamente la "velocidad de entrega" sin mencionar procesos de testing, validación o calidad del modelo. Pregunta sobre su balance entre velocidad y robustez en proyectos anteriores.