Machine Learning Engineer — Remoto - LATAM — AI Solutions - Python, AWS, PyTorch, MLOps

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Se busca un Machine Learning Engineer con experiencia sólida en desarrollo de modelos de IA para un proyecto de largo plazo. Modalidad 100% remota para profesionales en Latinoamérica (México, Colombia, Argentina, Chile, Perú, Uruguay, Costa Rica, El Salvador, Bolivia, Ecuador, Nicaragua, República Dominicana, Honduras, Guatemala, Paraguay). Contrato como contractor con pago en USD.

Requisitos básicos:

• 4+ años de experiencia en desarrollo de Machine Learning
• Experiencia comprobada diseñando y entregando modelos de ML
• Fuerte experiencia con Python
• Experiencia en computación en la nube (especialmente AWS)
• Experiencia en aprendizaje supervisado y no supervisado (conjuntos de datos de texto y/o imagen)
• Experiencia práctica construyendo modelos end-to-end usando pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch
• Experiencia trabajando en entornos colaborativos siguiendo mejores prácticas de desarrollo de software
• Fuertes habilidades de resolución de problemas y capacidad para trabajar de forma independiente o en equipos

Deseables:

• Experiencia con Docker
• Experiencia con herramientas de MLOps como Airflow, MLflow o Kubernetes

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en soluciones de IA con impacto real desde cualquier lugar de Latinoamérica. Al ser un contrato de largo plazo con pago en USD, ofrece estabilidad y exposición internacional sin necesidad de reubicación. Podrás aplicar tus conocimientos en MLOps y cloud computing en proyectos desafiantes mientras colaboras con equipos distribuidos que siguen las mejores prácticas de la industria.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado con librerías de ML (PyTorch, scikit-learn)
• AWS para despliegue y escalabilidad
• Ingeniería de datos con pandas y numpy
• Metodologías ágiles y trabajo colaborativo
• Inglés técnico (requisito para comunicación y documentación)

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio de ML: Incluye proyectos donde hayas diseñado, entrenado y desplegado modelos end-to-end
• Domina los fundamentos: Asegúrate de entender bien los conceptos de overfitting, cross-validation y feature engineering
• Practica coding challenges: Muchas entrevistas de ML incluyen ejercicios prácticos con Python y librerías de data science

Recursos recomendados

• Cursos: Fast.ai, Coursera ML Specialization, Udacity Machine Learning Engineer Nanodegree
• Documentación: PyTorch Tutorials, AWS Machine Learning documentation
• Influencers: Andrew Ng, Lex Fridman, Cassie Kozyrkov
• Tools: Jupyter Notebooks, VS Code con extensiones de Python, Git para versionamiento

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe un proyecto de ML completo en el que hayas trabajado, desde la idea hasta el despliegue" - Tip: Usa la estructura STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) y enfatiza tu rol técnico específico
• "¿Cómo manejas el overfitting en tus modelos?" - Tip: Menciona técnicas específicas como regularización, dropout (para redes neuronales) y validación cruzada, dando ejemplos concretos
• "¿Cómo priorizas entre mejorar la precisión del modelo vs. reducir el tiempo de inferencia?" - Tip: Demuestra pensamiento crítico hablando de trade-offs según el caso de uso y los requisitos del negocio

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Mid | $3,500 - $5,500 | | Senior | $5,000 - $8,000 |

*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 contratos en USD como este, los rangos suelen estar en el extremo superior.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en los objetivos del proyecto de ML - Qué preguntar en la entrevista: "¿Pueden describir el problema de negocio específico que este modelo de ML resolverá y cómo medirán su éxito?"
• Bandera roja 2: Infraestructura de MLOps inexistente o muy básica - Qué investigar antes de aceptar: Pregunta sobre su pipeline de ML, herramientas de monitoreo de modelos y procesos de re-entrenamiento
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre plazos o resultados - Señal de advertencia común en este tipo de rol: Si mencionan que "el ML resolverá todo" sin entender las limitaciones técnicas o necesitan resultados perfectos en semanas