AI Platform Engineer Senior

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Se busca un AI Platform Engineer Senior con experiencia en DataBricks para diseñar, desarrollar y mantener infraestructura robusta de IA. Requisitos: 5+ años de experiencia, dominio en MLOps, Amazon EKS, AWS cloud services y Python. Modalidad remota desde México.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en la vanguardia de la ingeniería de plataformas de IA, donde podrás escalar soluciones de machine learning a nivel empresarial. Aprenderás a optimizar pipelines de datos, implementar MLOps en entornos cloud y colaborar en proyectos que impactan directamente en la toma de decisiones basada en datos. Ideal para profesionales que buscan crecer en un entorno técnico desafiante y con tecnologías líderes como DataBricks y AWS.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: DataBricks, AWS (EKS, servicios cloud), Python, MLOps, infraestructura de IA
• Soft skills: Pensamiento analítico, colaboración en equipos multidisciplinarios, capacidad para resolver problemas complejos

Tips prácticos para este puesto

• Asegúrate de tener experiencia demostrable en proyectos de IA/ML a escala, no solo en prototipos.
• Prepara ejemplos concretos de cómo has implementado MLOps para automatizar el ciclo de vida de modelos.
• Familiarízate con las mejores prácticas de DataBricks para optimizar costos y rendimiento en entornos productivos.

Recursos recomendados

• Tools: DataBricks documentation, AWS Well-Architected Framework, Kubeflow para MLOps
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn como Paco Nathan (Data Science) y blogs de AWS sobre IA.
• Cursos: "DataBricks for Data Engineers" en Coursera, "MLOps Fundamentals" en edX.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe tu experiencia diseñando una plataforma de IA escalable." *Tip:* Enfócate en arquitectura, herramientas usadas (ej: DataBricks para procesamiento, EKS para orquestación) y métricas de éxito.
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas el versionado y despliegue de modelos en producción?" *Tip:* Menciona prácticas de MLOps como CI/CD para ML, uso de registros de modelos y monitoreo continuo.
• Pregunta 3: "¿Qué desafíos has enfrentado al integrar DataBricks con servicios de AWS?" *Tip:* Explica problemas comunes como configuración de redes, optimización de costos y soluciones implementadas.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,500 - $4,000 | | Mid | $4,000 - $6,500 | | Senior | $6,500 - $10,000 |

*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.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no tiene una estrategia clara de MLOps o infraestructura definida. *Qué preguntar:* "¿Cuál es su roadmap para escalar la plataforma de IA en los próximos 6 meses?"
• Bandera roja 2: Falta de documentación o procesos establecidos para el ciclo de vida de modelos. *Qué investigar:* Revisa reviews en Glassdoor o pregunta sobre cómo manejan incidentes en producción.
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre plazos o recursos para proyectos complejos. *Señal de advertencia:* Si mencionan "necesitamos esto para ayer" sin un plan técnico sólido, podría indicar mala gestión.