Desarrollador Junior Data y AI — Híbrido o Remoto - Argentina — Tech Services - Python, SQL, APIs, Machine Learning

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Arbusta está buscando un/a Desarrollador/a Junior – Data & AI para sumar a su equipo. El rol implica participar en el desarrollo de soluciones basadas en datos y modelos de machine learning, desde el diseño hasta la implementación, en un entorno colaborativo y con foco en innovación.

Modalidad: Híbrida o remota (Argentina) Tipo de contrato: Full time – Freelance

Stack y conocimientos clave:

• Python (datos y servicios)
• SQL y bases de datos relacionales
• Desarrollo y consumo de APIs
• Plus: ML libraries, LLMs, Git, Docker, inglés técnico

Ideal para perfiles junior con ganas de aprender, proponer mejoras y crecer dentro del mundo Data & AI.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad única para iniciar tu carrera en Data & AI con un equipo que valora la innovación y el aprendizaje colaborativo. Arbusta te ofrece un entorno donde podrás desarrollar soluciones reales desde el diseño hasta la implementación, trabajando con tecnologías de vanguardia como Python, SQL y APIs. Si eres junior con ganas de crecer, proponer mejoras y sumergirte en el mundo de los datos y la inteligencia artificial, este rol es para ti.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python para procesamiento de datos y desarrollo de servicios
• SQL y manejo de bases de datos relacionales
• Desarrollo y consumo de APIs
• Git para control de versiones
• Inglés técnico para documentación y comunicación
• Soft skills: Proactividad, capacidad de aprendizaje rápido, trabajo en equipo

Tips prácticos para este puesto

• Prepara un portafolio: Incluye proyectos personales o académicos donde hayas usado Python, SQL y APIs. Ejemplos: análisis de datos, scripts de automatización, o integraciones simples.
• Domina los fundamentos: Asegúrate de entender bien conceptos básicos de bases de datos, estructuras de datos en Python, y cómo funcionan las APIs REST.
• Practica con Git: Crea un repositorio en GitHub y sube tus proyectos. Esto demuestra tu capacidad para trabajar en equipo y manejar versiones.
• Aprende sobre ML: Aunque es un plus, familiarízate con bibliotecas como scikit-learn o TensorFlow para destacar en la entrevista.

Recursos recomendados

• Cursos: "Python for Data Science" en Coursera, "SQL for Data Science" en Udemy
• Documentación: Python.org, SQLZoo, FastAPI o Flask para APIs
• Influencers: Follow @data_nerd, @python_tips en LinkedIn para consejos diarios
• Tools: Jupyter Notebooks para análisis, Postman para probar APIs, Docker para contenedores

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "¿Cómo manejarías un conjunto de datos grande en Python?"
• Tip: Menciona el uso de pandas para manipulación, y si es muy grande, habla de técnicas como chunking o Dask. Demuestra conocimiento de optimización.

• "Explícame cómo harías una consulta SQL para obtener el promedio de ventas por mes"
• Tip: Usa GROUP BY y funciones de agregación como AVG(). Muestra que entiendes la sintaxis y lógica de SQL.

• "¿Qué harías si una API que consumes deja de funcionar?"
• Tip: Describe un proceso de debugging: verificar logs, probar endpoints con Postman, revisar documentación, y comunicarte con el equipo responsable. Enfatiza tu enfoque proactivo.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $800 - $1,500 | | Mid | $1,500 - $3,000 | | Senior | $3,000 - $5,000+ |

*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 Argentina, considera ajustes por inflación y tipo de cambio.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de estructura para juniors
• Qué preguntar en la entrevista: "¿Cuál es el proceso de onboarding y mentoría para desarrolladores junior?" Si no hay un plan claro, podría indicar que no hay apoyo para tu crecimiento.

• Bandera roja 2: Expectativas poco realistas
• Qué investigar antes de aceptar: Revisa reviews de la empresa en sitios como Glassdoor. Si hay quejas sobre carga de trabajo excesiva para juniors, es una señal de advertencia.

• Bandera roja 3: Tecnologías obsoletas o sin actualización
• Señal de advertencia común en este tipo de rol: Si el stack mencionado no incluye herramientas modernas como Git o Docker, o si se enfoca solo en legacy systems, podría limitar tu aprendizaje y futuro laboral. Pregunta: "¿Cómo se mantiene actualizado el stack tecnológico del equipo?"