Desarrollador Senior Python con FastAPI y AI/ML

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Se busca un Desarrollador Senior Python para unirse a un equipo de alto impacto en el sector HealthCare en Argentina. La empresa está experimentando un crecimiento masivo, construyendo soluciones innovadoras que conectan tecnología de vanguardia con la atención al paciente. No se trata solo de mantenimiento, sino de escalar, innovar e integrar IA en el campo médico.

Requisitos clave:

• 6+ años de experiencia comercial con Python (FastAPI)
• Dominio de AI/ML, con comprensión profunda de LLMs y principios MCP (Model Context Protocol)
• Competencia en Azure y OAuth2 para cloud y seguridad
• Experiencia con sistemas en tiempo real: Sockets y bases de datos SQL/NoSQL
• Mentalidad de "artesano": compromiso con código limpio, mantenible y alta cobertura de pruebas automatizadas
• Inglés nativo o excelente (escrito y hablado) para gestión directa con stakeholders

Beneficios: Oportunidad de trabajar en un proyecto innovador en salud, con impacto real y crecimiento profesional en un entorno de rápido desarrollo.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te permite integrar IA en el sector salud, un campo con crecimiento exponencial y propósito social. Aprenderás a escalar sistemas críticos, trabajar con tecnologías de punta como LLMs y FastAPI, y colaborar en un equipo de alto impacto que está transformando la atención médica en Argentina. Es una oportunidad para desarrollar habilidades técnicas avanzadas mientras contribuyes a soluciones que mejoran vidas.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python y FastAPI para desarrollo backend robusto
• Conocimientos sólidos en AI/ML y LLMs (ej: GPT, modelos de lenguaje grandes)
• Azure para infraestructura cloud y OAuth2 para seguridad
• Sockets para comunicación en tiempo real y manejo de bases de datos SQL/NoSQL
• Inglés fluido para comunicación con stakeholders internacionales
• Mentalidad de calidad con enfoque en pruebas automatizadas y código limpio

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos de proyectos donde hayas usado FastAPI en producción, especialmente en entornos escalables
• Demuestra tu experiencia con AI/ML mencionando casos de uso reales con LLMs o MCP
• Asegúrate de tener un portafolio o repositorio con código limpio y bien documentado que muestre tus habilidades en Python y automatización de pruebas
• Practica tu inglés técnico para entrevistas, enfocándote en explicar conceptos complejos de manera clara

Recursos recomendados

• Documentación oficial de FastAPI para mejores prácticas y patrones avanzados
• Cursos de AI/ML en Coursera o Udacity para profundizar en LLMs y MCP
• Azure AI Services para entender integraciones cloud en salud
• Influencers a seguir: @fastapi en Twitter, expertos en Python como Miguel Grinberg, y comunidades de AI en salud como Healthcare AI Hub
• Herramientas: pytest para testing, Docker para despliegue, y herramientas de monitoreo como Prometheus

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe un proyecto donde hayas implementado FastAPI en un entorno de alta demanda" - Tip: Enfócate en escalabilidad, manejo de errores y métricas de performance.
• "¿Cómo integrarías un modelo de LLM en un sistema de salud existente?" - Tip: Habla sobre consideraciones de privacidad (HIPAA), latencia y validación de resultados.
• "Explica tu experiencia con OAuth2 y seguridad en Azure" - Tip: Menciona flujos de autorización, manejo de tokens y mejores prácticas para proteger datos sensibles.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,500 - $2,500 | | Mid | $2,500 - $4,000 | | Senior | $4,000 - $7,000 |

*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 HealthCare con AI/ML, los rangos pueden ser superiores, especialmente en empresas con financiamiento sólido.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en los objetivos de AI/ML - Pregunta en la entrevista: "¿Cuáles son los KPIs específicos para los proyectos de IA en salud?" para evaluar si hay una estrategia definida.
• Bandera roja 2: Infraestructura cloud desorganizada - Investiga antes de aceptar: Revisa si mencionan prácticas de DevOps, monitoreo y backup en Azure para evitar problemas de escalabilidad.
• Bandera roja 3: Comunicación deficiente con stakeholders - Señal de advertencia común: Si en la entrevista no hay claridad sobre la frecuencia de reuniones o canales de comunicación, podría indicar falta de estructura en gestión de proyectos críticos en salud.