Ingeniero Senior Machine Learning MLOps — Híbrido - Buenos Aires, Argentina — Tecnología - Python, IA Generativa, LLMs, RAG

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Werben HR está buscando un Ingeniero/a Senior de Machine Learning e IA con especialización en MLOps para unirse a proyectos de alto impacto tecnológico. La posición requiere experiencia en pipelines de ML, LLMs, despliegue en producción, RAG y MLOps, así como capacidad para liderar iniciativas técnicas en entornos colaborativos. La modalidad es remota con base en Buenos Aires, ofreciendo un esquema híbrido disponible. Requisitos incluyen +5 años de experiencia en ML/IA y experiencia en MLOps en producción.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en la vanguardia de la IA generativa y MLOps, liderando proyectos que definen el futuro tecnológico. Podrás aplicar tus habilidades en Python, LLMs y RAG en un entorno que valora la innovación y el crecimiento profesional, con la flexibilidad de un esquema híbrido que se adapta a tu estilo de vida.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Python avanzado, experiencia en MLOps, pipelines de ML, LLMs, RAG, despliegue en producción, IA generativa.
• Soft skills: Liderazgo técnico, colaboración, comunicación efectiva, resolución de problemas complejos.

Tips prácticos para este puesto

• Asegúrate de destacar proyectos donde hayas implementado MLOps en producción y manejado LLMs o RAG.
• Prepara ejemplos concretos de cómo lideraste iniciativas técnicas en equipos colaborativos.
• Familiarízate con herramientas como MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes para MLOps.

Recursos recomendados

• Tools: MLflow, Kubeflow, TensorFlow Extended (TFX), Hugging Face, LangChain.
• Documentación: Guías de MLOps de Google Cloud y AWS, documentación de PyTorch y TensorFlow.
• Influencers: Andrew Ng, François Chollet, Jeremy Howard.
• Cursos: "Machine Learning Engineering for Production (MLOps)" en Coursera, "Advanced MLOps" en Udacity.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un pipeline de ML que hayas desplegado en producción y los desafíos de MLOps que enfrentaste." *Tip: Enfócate en escalabilidad, monitoreo y automatización, usando ejemplos específicos.*
• Pregunta 2: "¿Cómo abordarías la implementación de un sistema RAG con LLMs para mejorar la precisión en respuestas?" *Tip: Explica el flujo de datos, embedding, retrieval y fine-tuning, mencionando herramientas como LangChain.*
• Pregunta 3: "Háblame de una vez que lideraste una iniciativa técnica en un equipo colaborativo." *Tip: Destaca tu rol en la coordinación, resolución de conflictos y logros medibles.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,000 - $3,500 | | Mid | $3,500 - $6,000 | | Senior | $6,000 - $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.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no tiene una infraestructura clara de MLOps o herramientas definidas. *Pregunta en la entrevista sobre su stack tecnológico y procesos de despliegue.*
• Bandera roja 2: Falta de proyectos reales en IA generativa o LLMs, solo ideas conceptuales. *Investiga antes los casos de uso y resultados publicados de la empresa.*
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre plazos o resultados en proyectos de ML. *Señal de advertencia común en roles de IA; pregunta sobre métricas de éxito y recursos asignados.*