Customer Outcome Engineer AI — Presencial - Chicago — Google Cloud SaaS - AI, Gemini Enterprise, Google Cloud Platform

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Google Cloud está formando un nuevo equipo de Customer Outcome Engineering enfocado en resultados impulsados por IA. Buscamos profesionales que combinen experiencia de negocio con profundidad técnica para ayudar a clientes SaaS a maximizar el valor de sus inversiones en la plataforma de IA de Google.

Responsabilidades clave:

• Impulsar crecimiento: Gestionar planes de despliegue para que clientes obtengan beneficios máximos de sus inversiones más rápido
• Liderar estrategia técnica: Proporcionar liderazgo a clientes y partners, transformando acuerdos en entornos de producción de alto impacto
• Habilitar transformación: Ayudar organizaciones a aprovechar capacidades como NotebookLM y chat seguro mientras construyen agentes de IA automatizados avanzados

Requisitos:

• Experiencia combinada en negocios y engagement técnico profundo
• Pasión por ayudar a clientes a lograr resultados impulsados por IA
• Capacidad para trabajar en el área de Chicago
• Experiencia con plataformas cloud y soluciones de IA

Beneficios mencionados:

• Trabajar en el equipo de Google Cloud
• Estar a la vanguardia de la revolución de IA
• Trabajar con la solución líder Gemini Enterprise
• Impactar transformaciones significativas en fuerza laboral

¿Por qué deberías aplicar?

Esta no es solo otra posición técnica. Estás entrando en un equipo recién creado en Google Cloud dedicado específicamente a resultados de IA para clientes SaaS. Serás arquitecto de transformación, ayudando a organizaciones a reimaginar sus flujos de trabajo con las herramientas más avanzadas del mercado.

Oportunidades únicas:

• Pionero en un equipo nuevo: Define procesos, establece mejores prácticas y moldea la cultura desde el inicio
• Acceso a tecnología de punta: Trabaja directamente con Gemini Enterprise y el stack unificado de IA de Google
• Impacto medible: No solo implementas tecnología - aseguras que los clientes realmente obtengan valor de sus inversiones
• Crecimiento exponencial: Google Cloud está apostando fuerte por IA, y este equipo está en el centro de esa estrategia

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Experiencia con plataformas cloud (Google Cloud Platform ideal), soluciones de IA/ML, despliegue de sistemas en producción
• Business acumen: Entendimiento de modelos SaaS, métricas de valor para clientes, ROI de inversiones tecnológicas
• Soft skills: Liderazgo técnico, comunicación ejecutiva, gestión de stakeholders, storytelling con datos
• Específicas: Familiaridad con agentes de IA, pipelines de ML, notebooks colaborativos (Jupyter/Colab/NotebookLM)

Tips prácticos para este puesto

• Prepara casos de estudio: Google valora resultados medibles. Ten listos 2-3 ejemplos concretos donde hayas ayudado a clientes a lograr resultados específicos con tecnología
• Domina el stack: Aunque no requieres ser experto en todo Google Cloud, familiarízate con Gemini API, Vertex AI, y las herramientas de despliegue de modelos
• Enfócate en outcomes: En entrevistas, cambia el discurso de "qué tecnología usé" a "qué valor generé para el cliente"
• Investiga el vertical SaaS: Entiende los desafíos únicos que enfrentan empresas SaaS al adoptar IA (escalabilidad, multi-tenancy, costos)

Recursos recomendados

• Documentación oficial: Google Cloud AI & ML documentation, Gemini API guides
• Cursos: Coursera "Machine Learning on Google Cloud", "AI for Business"
• Influencers: Andrew Ng (deeplearning.ai), Cassie Kozyrkov (Chief Decision Scientist at Google)
• Tools: NotebookLM para investigación, Google Cloud Skills Boost para certificaciones
• Comunidades: r/MachineLearning, Google Cloud Community forums

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe un proyecto donde ayudaste a un cliente a pasar de POC a producción con IA"

*Tip: Estructura tu respuesta como: desafío → solución técnica → métricas de éxito → lecciones aprendidas*

• "¿Cómo medirías el éxito de una implementación de Gemini Enterprise para un cliente SaaS?"

*Tip: Menciona métricas tanto técnicas (latencia, uptime) como de negocio (ROI, adopción de usuarios, reducción de costos operativos)*

• "Háblame de una vez que tuviste que manejar expectativas no realistas de un cliente sobre IA"

*Tip: Demuestra tu habilidad para educar stakeholders mientras mantienes la relación positiva. Enfócate en alinear expectativas con capacidades reales*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Mid | $5,000 - $8,000 | | Senior | $8,000 - $15,000 | | Lead/Principal | $12,000 - $20,000+ |

*Nota: Este puesto en Chicago tendría compensación significativamente más alta que rangos LATAM. Para referencia, roles similares en Google en USA suelen pagar $150,000-$250,000+ anuales. Empresas de USA/EU pagando en LATAM para roles remotos internacionales suelen ofrecer 30-50% más que el mercado local.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de métricas claras de éxito

*Qué preguntar: "¿Cómo miden el éxito de este equipo? ¿Qué KPIs tienen para Customer Outcome Engineering?"*

• Bandera roja 2: Equipo nuevo sin estructura definida

*Qué investigar: Pregunta sobre procesos establecidos, recursos asignados, y apoyo de liderazgo. Equipos nuevos pueden significar oportunidades, pero también caos si no hay soporte adecuado*

• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre adopción de IA

*Señal de advertencia: Si hablan constantemente de "revolución" pero no mencionan desafíos de implementación, capacitación, o cambio cultural*