Lead Full Stack Engineer AI Web

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Se busca un Lead Full Stack Engineer especializado en AI y Web para diseñar y desarrollar plataformas web escalables que integren soluciones de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Generative AI en producción. El rol implica liderar el ciclo completo de desarrollo, desde el diseño hasta el despliegue y operación, trabajando en un entorno híbrido en Ciudad de México.

Requisitos principales:

• +4 años de experiencia en desarrollo Full Stack
• Inglés avanzado (excluyente)
• Experiencia sólida en React y JavaScript/TypeScript moderno
• Backend fuerte en Python (FastAPI o Django)
• Conocimientos de cloud, Docker, Git y DevOps
• Experiencia integrando soluciones de AI/ML (nice to have)
• Experiencia en GCP (nice to have)

Responsabilidades clave:

• Diseñar y desarrollar aplicaciones web completas (frontend y backend)
• Construir interfaces modernas y responsivas con React + TypeScript
• Desarrollar APIs y servicios backend escalables en Python
• Integrar modelos de AI/ML/GenAI en aplicaciones productivas
• Diseñar modelos de datos y trabajar con bases SQL y NoSQL
• Participar en el ciclo completo: diseño, desarrollo, despliegue y operación
• Trabajar con infraestructura cloud y pipelines CI/CD (preferentemente GCP)

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad única para liderar proyectos innovadores en la intersección de web y AI, donde podrás construir productos escalables con impacto real. Te unirás a un equipo que valora la innovación tecnológica y ofrece un entorno dinámico para crecer profesionalmente mientras trabajas cerca de las últimas tendencias en Inteligencia Artificial. Si te motiva transformar ideas en soluciones productivas y dejar huella en la industria tech, este rol es para ti.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: React, TypeScript, Python (FastAPI/Django), integración AI/ML, SQL/NoSQL, GCP, Docker, CI/CD
• Soft skills: Liderazgo técnico, comunicación en inglés, pensamiento escalable, resolución de problemas complejos

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos de proyectos donde hayas integrado AI en aplicaciones web
• Demuestra tu experiencia en liderazgo con casos de estudio sobre arquitectura y decisiones técnicas
• Asegúrate de tener fluidez en inglés para entrevistas y comunicación diaria
• Investiga sobre GCP y AI tools si no tienes experiencia directa, muestra curiosidad y capacidad de aprendizaje

Recursos recomendados

• Tools: React Docs, TypeScript Handbook, FastAPI/Django documentation, GCP AI Platform
• Librerías: TensorFlow.js, OpenAI API, scikit-learn para integración ML
• Influencers: Sigue a expertos en AI/web como Andrew Ng, Dan Abramov, y comunidades en LinkedIn
• Cursos: "Full Stack AI Applications" en Coursera, "React & TypeScript" en Udemy

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe una arquitectura que diseñaste para integrar un modelo de ML en una aplicación web" - Tip: Enfócate en escalabilidad, latencia y mantenibilidad, usando ejemplos con Python y React.
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas el despliegue y monitoreo de aplicaciones con AI en producción?" - Tip: Menciona herramientas como Docker, GCP, y pipelines CI/CD, destacando métricas clave.
• Pregunta 3: "Cuéntame sobre un desafío técnico en un proyecto Full Stack con AI y cómo lo resolviste" - Tip: Usa el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) para estructurar tu respuesta.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Mid | $3,500 - $5,000 | | Senior | $5,000 - $7,500 | | Lead | $7,500 - $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. Para este rol en CDMX con AI, los rangos pueden ser superiores debido a la especialización.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no tiene casos de uso claros para AI o expectativas irreales - Pregunta en la entrevista: "¿Pueden compartir ejemplos de proyectos anteriores con AI y los resultados obtenidos?"
• Bandera roja 2: Falta de infraestructura cloud o soporte para DevOps - Investiga antes de aceptar: Revisa reviews en Glassdoor o pregunta sobre el stack tecnológico y recursos disponibles.
• Bandera roja 3: Alto turnover en el equipo o falta de mentoría para roles de liderazgo - Señal de advertencia común: Observa la estabilidad del equipo en LinkedIn y pregunta sobre oportunidades de crecimiento y soporte.