Machine Learning y Artificial Intelligence Engineer

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Se busca un Machine Learning y Artificial Intelligence Engineer especializado en GenAI y Cloud para unirse a un equipo en Santiago, Chile. El rol implica desarrollar e implementar soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático, con foco en tecnologías de generación de IA y entornos en la nube. Se requiere experiencia en diseño, entrenamiento y despliegue de modelos, junto con habilidades en arquitecturas cloud. La posición es presencial en la Región Metropolitana de Santiago.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en la vanguardia de la inteligencia artificial generativa, un campo en explosivo crecimiento. Aprenderás a escalar modelos de ML en infraestructuras cloud modernas, colaborarás con equipos multidisciplinarios y contribuirás a proyectos innovadores que impactan directamente en la industria tech. Ideal para profesionales que buscan especializarse en GenAI y fortalecer su perfil en un entorno dinámico y desafiante.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Python, frameworks de ML (TensorFlow, PyTorch), GenAI (LLMs, GPT, modelos generativos), cloud (AWS, GCP, o Azure), APIs, CI/CD.
• Soft skills: Pensamiento analítico, resolución de problemas, comunicación efectiva, capacidad para trabajar en equipo y adaptabilidad a tecnologías emergentes.

Tips prácticos para este puesto

• Destaca proyectos previos con GenAI en tu portafolio, incluyendo detalles sobre modelos entrenados y métricas de desempeño.
• Familiarízate con herramientas de MLOps y despliegue en cloud, como Docker, Kubernetes y servicios serverless.
• Prepárate para discutir casos de uso reales de IA generativa en entrevistas, mostrando comprensión de limitaciones y ética.

Recursos recomendados

• Tools: Hugging Face, LangChain, OpenAI API, AWS SageMaker, Google Vertex AI.
• Documentación: TensorFlow Docs, PyTorch Tutorials, whitepapers de GenAI (ej., de OpenAI o Google).
• Influencers: Andrew Ng, Yann LeCun, Fei-Fei Li en LinkedIn o Twitter.
• Cursos: "Machine Learning Specialization" en Coursera, "Generative AI with LLMs" en DeepLearning.AI.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto de GenAI en el que hayas trabajado, incluyendo desafíos y soluciones." *Tip: Enfócate en el proceso end-to-end, desde datos hasta despliegue, y menciona métricas clave como precisión o latencia.*
• Pregunta 2: "¿Cómo optimizarías un modelo de ML para producción en cloud?" *Tip: Habla de técnicas como cuantización, uso de GPU/TPU, monitoreo con herramientas como MLflow, y escalabilidad con servicios cloud.*
• Pregunta 3: "¿Qué consideraciones éticas tienes al desarrollar sistemas de IA generativa?" *Tip: Menciona sesgos en datos, transparencia, privacidad y alineación con regulaciones como GDPR, mostrando conciencia responsable.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,000 - $3,500 | | Mid | $3,500 - $5,500 | | Senior | $5,500 - $8,500 |

*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. En Chile, los salarios pueden ser ligeramente superiores debido al costo de vida.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no tiene claridad sobre el uso de GenAI o carece de infraestructura cloud definida. *Pregunta en la entrevista: "¿Cuál es la estrategia actual de la empresa para implementar GenAI y qué herramientas cloud utilizan?"*
• Bandera roja 2: Expectativas poco realistas sobre plazos o resultados de proyectos de IA. *Investiga antes de aceptar: Revisa reviews de empleados en plataformas como Glassdoor para ver comentarios sobre gestión de proyectos y carga de trabajo.*
• Bandera roja 3: Falta de inversión en formación o actualización tecnológica para el equipo de IA. *Señal de advertencia común: Si no mencionan oportunidades de capacitación o conferencias, podría indicar estancamiento profesional.*