Desarrollador Back-End Semi Senior — Remoto - Argentina — Computer Vision & AI - Python,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Taligent está buscando un Desarrollador Back-End Semi Senior especializado en Computer Vision & AI para unirse a su equipo de reclutamiento tech. Esta posición es remota desde Argentina y está dirigida a profesionales con experiencia en desarrollo de soluciones de inteligencia artificial y visión por computadora.

Requisitos clave:

• Experiencia en desarrollo back-end con Python
• Conocimiento en frameworks de machine learning como TensorFlow o PyTorch
• Familiaridad con APIs y microservicios (FastAPI, Flask)
• Experiencia en proyectos de computer vision o procesamiento de imágenes
• Conocimientos en bases de datos y arquitecturas escalables

Beneficios mencionados:

• Oportunidad de trabajar en proyectos innovadores de IA
• Modalidad remota con flexibilidad horaria
• Proyección de crecimiento en el área de tecnología avanzada

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante representa una oportunidad única para especializarte en el campo de mayor crecimiento tecnológico actual. Computer Vision & AI están transformando industrias completas, desde salud hasta retail, y trabajar en estos proyectos te posicionará como un profesional altamente demandado. Aprenderás de las mejores prácticas en desarrollo de IA, trabajarás con tecnologías de vanguardia y podrás construir un portafolio que destaque en cualquier proceso de selección futuro.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado con énfasis en librerías de data science
• TensorFlow/PyTorch para desarrollo de modelos de machine learning
• FastAPI/Flask para creación de APIs robustas
• Docker y Kubernetes para despliegue de modelos
• Git y CI/CD para trabajo colaborativo
• Habilidades de análisis para entender requerimientos de visión por computadora

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio con proyectos de computer vision aunque sean pequeños
• Domina OpenCV - es la librería estándar para procesamiento de imágenes
• Entiende las métricas de evaluación de modelos de visión (precision, recall, mAP)
• Practica con datasets públicos como COCO o ImageNet
• Aprende sobre deployment de modelos - no solo desarrollo

Recursos recomendados

• Documentación oficial: TensorFlow, PyTorch, OpenCV
• Cursos: Deep Learning Specialization (Coursera), Fast.ai
• Influencers: Andrew Ng, François Chollet, Jeremy Howard
• Herramientas: Jupyter Notebooks, VS Code con extensiones de Python, Google Colab
• Comunidades: Kaggle, Reddit r/MachineLearning, Discord de Python Argentina

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "¿Cómo optimizarías un modelo de computer vision para producción?" - Enfócate en balance entre accuracy y performance, técnicas de quantización y uso de TensorRT/TFLite.

• "Describe tu experiencia con pipelines de datos para entrenamiento de modelos" - Menciona herramientas como Apache Beam, TF Data, o procesos ETL personalizados, destacando escalabilidad.

• "¿Cómo manejas el overfitting en modelos de visión por computadora?" - Habla de data augmentation, dropout, early stopping y técnicas de regularización específicas para CNNs.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,500 - $2,500 | | Mid | $2,500 - $4,000 | | Senior | $4,000 - $6,500 |

*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. Para roles de AI/Computer Vision, los salarios pueden ser 20-30% superiores al promedio de desarrollo back-end.*

Red flags a considerar

• "No tenemos datasets etiquetados" - Pregunta en la entrevista sobre la calidad y cantidad de datos disponibles. Proyectos de computer vision sin datos adecuados están condenados al fracaso.

• "El cliente quiere resultados en 2 semanas" - Investiga los plazos realistas del proyecto. Desarrollo de modelos de visión requiere tiempo para iteración y mejora.

• "Usamos solo modelos pre-entrenados" - Señal de que puede no haber oportunidad real de desarrollo técnico profundo. Pregunta sobre la estrategia de customización y mejora de modelos.