Data Scientist y AI Engineer Senior — Remoto - México, Costa Rica, Brasil — Tech Recruitment - Python, LangChain, LLM, Agentic Applications

Descripción del puesto

Sobre la vacante

QuantumWorldIT busca un Data Scientist y AI Engineer Senior con experiencia sólida en aplicaciones Agentic AI y despliegue de soluciones de Machine Learning en producción. Esta posición es 100% remota para candidatos en México, Costa Rica o Brasil, ideal para profesionales con más de 5 años en Data Science y 2+ años en aplicaciones AI/ML agentic.

Requisitos principales:

• 5+ años en Data Science / Machine Learning
• 2+ años en aplicaciones AI/ML Agentic
• Experiencia en producción construyendo y desplegando soluciones AI/ML
• Frameworks AI: LangChain, Spring AI, Strands
• Integración de modelos basada en API en aplicaciones web
• Ingeniería de características y gestión completa del ciclo de vida del modelo
• Monitoreo de rendimiento del modelo y detección de drift
• Prompt engineering, RAG, guardrails, evaluaciones
• Herramientas de observabilidad LLM
• Python fuerte para AI/ML
• Conocimiento de trabajo de Java + JS/TypeScript básico
• Depuración y optimización de rendimiento de servicios AI
• Código limpio y testeable, pruebas unitarias e integración, Git y code reviews

Deseables:

• Experiencia avanzada en LLM y RAG
• Herramientas MLOps (pipelines, registro de modelos, seguimiento de experimentos)
• Explicabilidad, detección de sesgos, Responsible AI
• Entornos regulados (GxP, ISO, validación AI)
• Experiencia en Agile/Scrum
• MCP, workflows y sistemas multi-agente

Beneficios: Posición remota, trabajo en proyectos de vanguardia en AI, oportunidad de crecimiento en una empresa tech.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te ofrece la oportunidad de trabajar en la frontera de la inteligencia artificial, desarrollando aplicaciones Agentic que están redefiniendo industrias. Aprenderás de un equipo experto, trabajarás con tecnologías de punta como LangChain y LLM observability tools, y tendrás impacto directo en soluciones que se despliegan en producción. Es tu chance de crecer como AI Engineer en un entorno remoto y dinámico, con proyectos que desafían lo convencional y te preparan para el futuro del trabajo en tech.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado para AI/ML y frameworks como LangChain
• Experiencia en producción con despliegue y monitoreo de modelos
• Conocimiento de Agentic Applications y arquitecturas AI modernas
• Prompt engineering y técnicas de RAG para optimizar LLMs
• Java y TypeScript/JS para integración en aplicaciones web
• Soft skills: pensamiento crítico, resolución de problemas complejos, comunicación clara de resultados técnicos

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Incluye proyectos donde hayas desplegado modelos en producción, con métricas de rendimiento y casos de uso de Agentic AI.
• Domina LangChain: Es clave para esta vacante; practica con sus componentes y flujos de trabajo.
• Enfócate en el ciclo de vida del modelo: Desde feature engineering hasta drift detection, muestra tu experiencia end-to-end.
• Optimiza tu código Python: Asegúrate de que sea limpio, testeable y eficiente, con ejemplos de pruebas unitarias.
• Investiga la empresa: Busca información sobre QuantumWorldIT y su enfoque en AI para personalizar tu aplicación.

Recursos recomendados

• Tools: LangChain, Spring AI, MLflow para MLOps, Weights & Biases para experiment tracking.
• Librerías: scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Hugging Face Transformers.
• Documentación: LangChain docs, OpenAI API guide, artículos sobre Agentic AI en Medium o Towards Data Science.
• Influencers: Andrew Ng, Jeremy Howard, expertos en AI en LinkedIn como Ankit Srivastava.
• Cursos: Deep Learning Specialization (Coursera), LangChain for LLM Application Development, MLOps fundamentals.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas implementado una aplicación Agentic AI y los desafíos que enfrentaste." *Tip: Enfócate en la arquitectura, herramientas usadas (ej: LangChain), y cómo manejaste la integración y monitoreo.*
• Pregunta 2: "¿Cómo abordas el drift detection y la optimización de rendimiento en modelos de ML en producción?" *Tip: Menciona técnicas específicas como A/B testing, métricas de monitoreo, y herramientas como Evidently AI o Fiddler.*
• Pregunta 3: "Explica tu experiencia con prompt engineering y RAG para mejorar resultados de LLMs." *Tip: Da ejemplos concretos de prompts optimizados, técnicas de retrieval, y cómo mediste la efectividad.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,500 - $4,000 | | Mid | $4,000 - $6,500 | | Senior | $6,500 - $10,000 |

*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 rol con Agentic AI y experiencia en producción, los rangos pueden ser más altos, especialmente en empresas tech globales.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no tiene claros los procesos de Responsible AI o validación en entornos regulados. *Pregunta en la entrevista: "¿Cómo manejan la explicabilidad y detección de sesgos en sus modelos AI?"*
• Bandera roja 2: Falta de herramientas de MLOps para gestión del ciclo de vida del modelo. *Investiga antes de aceptar: Busca información sobre su stack tecnológico y si usan pipelines o registros de modelos.*
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre Agentic Applications sin recursos adecuados. *Señal de advertencia común: Si prometen resultados revolucionarios sin mencionar equipo o infraestructura sólida, podría indicar sobrecarga de trabajo.*