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

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Se busca un Machine Learning Engineer con al menos 4 años de experiencia en desarrollo de ML para unirse a un equipo que construye soluciones de IA impactantes. El puesto es 100% remoto para residentes de Latinoamérica (México, Colombia, Argentina, Chile, Perú, Uruguay, Costa Rica, El Salvador, Bolivia, Ecuador, Nicaragua, República Dominicana, Honduras, Guatemala, Paraguay), con contrato de largo plazo y 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 proyectos de Machine Learning de alto impacto con un equipo distribuido en toda Latinoamérica. Al ser un contrato de largo plazo con pago en USD, obtienes estabilidad financiera mientras desarrollas soluciones de IA que realmente marcan la diferencia. Aprenderás y aplicarás las últimas tecnologías de MLOps en un entorno que valora la colaboración y las mejores prácticas de desarrollo.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado con bibliotecas de ML (pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch)
• AWS para despliegue y escalabilidad de modelos
• MLOps (Airflow, MLflow, Kubernetes) para automatización del ciclo de vida de ML
• Docker para contenerización de aplicaciones
• Inglés fluido para comunicación en equipos distribuidos
• Resolución de problemas complejos de manera independiente

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio de ML: Incluye proyectos donde hayas diseñado, entrenado y desplegado modelos end-to-end
• Domina PyTorch: Es la biblioteca más solicitada para proyectos de ML avanzados
• Certifica tus skills en AWS: Una certificación de AWS Machine Learning puede darte ventaja competitiva
• Practica casos de negocio: Los entrevistadores valoran que conectes modelos técnicos con resultados empresariales

Recursos recomendados

• Cursos: Fast.ai Practical Deep Learning, Coursera Machine Learning Engineering for Production (MLOps)
• Documentación: PyTorch Tutorials, AWS Machine Learning Documentation
• Influencers: Andrew Ng, Cassie Kozyrkov, Chip Huyen
• Herramientas: MLflow para experiment tracking, Airflow para orquestación, Docker para contenerización

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe un proyecto de ML completo en el que hayas trabajado, desde la definición del problema hasta el despliegue" - Tip: Estructura tu respuesta con el ciclo CRISP-DM (Business Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, Deployment)

• "¿Cómo manejas el overfitting en modelos de deep learning?" - Tip: Menciona técnicas específicas como dropout, early stopping, data augmentation y regularización L1/L2

• "¿Cómo escalarías un modelo de ML para servir millones de predicciones diarias?" - Tip: Habla sobre arquitecturas serverless en AWS (Lambda + API Gateway), contenerización con Docker, y monitoreo con CloudWatch

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 | $5,500 - $8,500 |

*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 infraestructura de MLOps - Pregunta en la entrevista: "¿Qué herramientas usan para experiment tracking, model deployment y monitoring?" Si no tienen respuesta clara, probablemente estás entrando a un equipo que no escala bien.

• Bandera roja 2: Modelos que nunca llegan a producción - Investiga antes de aceptar: Pregunta sobre el ratio de modelos que pasan de POC a producción. Si es bajo, podrías terminar haciendo solo prototipos.

• Bandera roja 3: Equipo de ML aislado del negocio - Señal de advertencia común: Si los ingenieros de ML no interactúan regularmente con stakeholders del negocio, los proyectos pueden perder relevancia y prioridad.