Ingeniero Fullstack Senior React y Python/TypeScript — Remoto - Argentina — Cloud Services - React, Python, TypeScript, LLM APIs, Vector Databases

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Evolution Cloud Services (EVOCS) busca un Ingeniero Fullstack Senior con experiencia sólida en React y Python/TypeScript. El rol implica trabajar en proyectos innovadores que integran LLM APIs y desarrollan sistemas basados en RAG (Retrieval-Augmented Generation). Se requiere experiencia práctica con Vector Databases y un nivel avanzado de inglés. La posición es como contratista y es completamente remota desde Argentina. Si tienes un perfil técnico robusto y experiencia en tecnologías de vanguardia, esta oportunidad es para ti.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te permite sumergirte en el ecosistema de inteligencia artificial y cloud computing, trabajando en soluciones que están a la vanguardia tecnológica. Aprenderás a integrar LLMs en aplicaciones reales, optimizar sistemas de RAG y manejar bases de datos vectoriales, habilidades altamente demandadas en el mercado actual. Además, al ser un rol remoto, tendrás flexibilidad para colaborar en un entorno dinámico y escalar tu carrera en una industria en crecimiento.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: React, Python, TypeScript, integración de LLM APIs, desarrollo de sistemas RAG, Vector Databases (ej: Pinecone, Weaviate), arquitectura de software.
• Soft skills: Comunicación avanzada en inglés, resolución de problemas complejos, trabajo en equipo remoto, adaptabilidad a tecnologías emergentes.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Incluye proyectos que demuestren experiencia con LLM APIs y Vector Databases, incluso si son side projects o contribuciones open-source.
• Domina el inglés técnico: Practica describir tus experiencias con RAG y cloud services en inglés, ya que será clave para entrevistas y colaboraciones.
• Investiga la empresa: Revisa proyectos públicos de EVOCS o su presencia en LinkedIn para entender su enfoque en cloud y AI.

Recursos recomendados

• Tools: Pinecone, Weaviate, OpenAI API, LangChain, React con TypeScript.
• Documentación: Guías oficiales de LLM APIs (ej: OpenAI, Anthropic), tutoriales de RAG en Medium o YouTube.
• Influencers: Sigue a expertos en AI engineering en LinkedIn o Twitter para estar al día.
• Cursos: Plataformas como Coursera o Udemy ofrecen cursos sobre Vector Databases y LLM integration.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe tu experiencia integrando una LLM API en un proyecto real." Tip: Enfócate en los desafíos técnicos, cómo manejaste la latencia o costos, y el impacto en el usuario.
• Pregunta 2: "¿Cómo optimizarías un sistema RAG para mejorar la precisión de las respuestas?" Tip: Menciona técnicas como fine-tuning de embeddings, chunking de datos o uso de metadatos en Vector Databases.
• Pregunta 3: "Háblame de un proyecto donde usaste Vector Databases y qué aprendiste." Tip: Destaca aspectos como escalabilidad, consultas eficientes o integración con otras tecnologías.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,500 - $3,000 | | Mid | $3,000 - $5,000 | | 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 este rol con LLM y Vector Databases, los rangos pueden ser más altos debido a la especialización.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona detalles claros sobre los proyectos de LLM o RAG, pregunta en la entrevista sobre casos de uso específicos y métricas de éxito para detectar falta de dirección.
• Bandera roja 2: Si el contrato como contratista no incluye beneficios como seguro médico o días de vacaciones, investiga antes de aceptar y negocia términos que protejan tu estabilidad.
• Bandera roja 3: Señal de advertencia común en roles de cloud y AI es una carga de trabajo excesiva sin soporte adecuado; pregunta sobre el tamaño del equipo y procesos de escalamiento para evitar burnout.