Gen AI Software Engineer

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Se busca un Gen AI Software Engineer para trabajar remoto desde LATAM. Este rol se enfoca en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial generativa, ideal para profesionales apasionados por la innovación en IA y machine learning. La posición ofrece la flexibilidad de trabajo remoto y la oportunidad de colaborar en proyectos de vanguardia en el campo de la IA.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante representa una oportunidad única para sumergirte en el futuro de la inteligencia artificial. Aprenderás y aplicarás las últimas tecnologías en LLMs (Large Language Models) y machine learning, trabajando en proyectos que impactan directamente en la industria. Es un rol que combina creatividad técnica con crecimiento profesional acelerado, ideal para quienes buscan estar a la vanguardia de la innovación tecnológica.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado con experiencia en librerías de machine learning (TensorFlow, PyTorch)
• Conocimiento profundo en modelos de lenguaje (LLMs) y frameworks como LangChain
• Experiencia en procesamiento de datos y pipelines de ML
• Soft skills: pensamiento crítico, comunicación efectiva y capacidad para resolver problemas complejos

Tips prácticos para este puesto

• Prepara un portafolio con proyectos de IA/ML que demuestren tu experiencia en Gen AI
• Mantente actualizado con las últimas investigaciones en arXiv y repositorios de GitHub
• Practica coding challenges en Python enfocados en algoritmos de ML y optimización

Recursos recomendados

• Tools: Hugging Face, OpenAI API, Google Colab
• Documentación: PyTorch Docs, TensorFlow Tutorials, LangChain Documentation
• Influencers: Andrew Ng, Yann LeCun, Andrej Karpathy
• Cursos: Deep Learning Specialization (Coursera), Fast.ai Practical Deep Learning

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• ¿Cómo optimizarías un modelo de LLM para reducir costos de inferencia? Tip: Habla sobre técnicas como quantization, pruning y model distillation.
• Describe un proyecto donde hayas implementado un pipeline de ML end-to-end. Tip: Enfócate en las etapas de data preprocessing, model training, evaluation y deployment.
• ¿Cómo manejas el overfitting en modelos de deep learning? Tip: Menciona regularización, dropout, data augmentation y cross-validation.

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: Falta de claridad en los proyectos de IA. Pregunta en la entrevista sobre casos de uso específicos y métricas de éxito para detectar si es solo hype.
• Bandera roja 2: Infraestructura deficiente para ML. Investiga antes sobre sus herramientas de MLops, data pipelines y recursos de GPU/TPU.
• Bandera roja 3: Expectativas irreales en plazos. Señal de advertencia común en roles de IA; pregunta sobre timelines realistas y recursos asignados.