Data & AI Engineer Senior — Remoto - LATAM — Consultoría Tech - Python, Machine

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Double V Partners busca Data & AI Engineers Senior (3 vacantes) para unirse a su equipo de innovación tecnológica. Ofrecen trabajo 100% remoto desde cualquier lugar, contrato a término indefinido, días de descanso extra y un ambiente de trabajo dinámico donde podrás transformar el mundo con tecnología. El rol implica desarrollar soluciones de inteligencia artificial y data engineering para proyectos de alto impacto social.

¿Por qué deberías aplicar?

Trabajarás en un equipo de cracks, rebeldes y visionarios que se divierten innovando. Tendrás la oportunidad de enfrentar grandes retos, dejar huella en proyectos con propósito y crecer profesionalmente en un entorno que valora la libertad y la creatividad. Es tu chance de unirte a una consultora que paga por hacer lo que te apasiona.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado para data science y machine learning
• Experiencia con frameworks de ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
• Conocimiento en cloud (AWS, GCP o Azure) para despliegue de modelos
• SQL y bases de datos para manejo de datos
• Soft skills: pensamiento crítico, creatividad y capacidad de innovar

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: muestra proyectos de AI/ML con impacto medible
• Domina Python: es el lenguaje más demandado en este rol
• Aprende sobre MLOps: las empresas buscan engineers que puedan llevar modelos a producción
• Investiga la empresa: Double V Partners se enfoca en innovación social, alinea tu discurso a ese propósito

Recursos recomendados

• Cursos: Machine Learning Specialization (Coursera), Fast.ai
• Herramientas: Jupyter, Docker, Kubernetes para despliegue
• Influencers: Andrew Ng, Cassie Kozyrkov
• Documentación: TensorFlow Docs, PyTorch Tutorials

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "¿Cómo abordarías un proyecto de ML desde cero?" - Explica tu proceso: definición del problema, recolección de datos, modelado, evaluación y despliegue. Menciona herramientas específicas.
• "Describe un proyecto donde optimizaste un modelo de ML" - Habla de métricas (precisión, recall), técnicas (cross-validation, hyperparameter tuning) y resultados concretos.
• "¿Cómo manejas datos desbalanceados en clasificación?" - Menciona técnicas como oversampling, undersampling, SMOTE o ajuste de pesos en el modelo. Da un ejemplo práctico.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,500 - $2,500 | | Mid | $2,500 - $4,000 | | Senior | $4,000 - $7,000 |

*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 proyectos - Pregunta en la entrevista sobre casos específicos de AI/ML que hayan implementado y sus resultados.
• Bandera roja 2: equipo pequeño sin seniority - Investiga en LinkedIn el tamaño y experiencia del equipo de data/IA antes de aceptar.
• Bandera roja 3: expectativas irreales con AI - Señal de advertencia si prometen "magia" con IA sin bases sólidas de datos o infraestructura.