Software Engineer Senior YouTube Shorts Ads

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Google está buscando Software Engineers Senior (niveles L3/4/5) para unirse a su equipo de YouTube Shorts Ads en Mountain View (MTV). Este rol es presencial y forma parte de un equipo de alto impacto y ritmo acelerado. Los candidatos trabajarán en proyectos diversos e impactantes, incluyendo infraestructura central de anuncios, desarrollo de aplicaciones e innovación en experiencia de usuario basada en Machine Learning. La posición ofrece un potencial de crecimiento tremendo y oportunidades para desarrollar tanto habilidades técnicas como soft skills. Experiencia previa en Ads o Machine Learning es una ventaja.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad única para dar forma al futuro de YouTube Shorts Ads y contribuir al ecosistema completo de YouTube. Trabajarás en la próxima generación de anuncios para Shorts, un área de crecimiento explosivo. El rol te permitirá desarrollar proyectos de alto impacto, desde infraestructura hasta innovación con ML, ofreciendo un crecimiento profesional significativo en una de las compañías líderes en tecnología.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Experiencia sólida en desarrollo de software, preferiblemente con Python o Java, y conocimientos en Machine Learning o sistemas de anuncios.
• Soft skills: Capacidad para trabajar en equipos de alto rendimiento, adaptabilidad en entornos dinámicos y habilidades de comunicación efectiva.
• Experiencia: Nivel senior con historial en proyectos de infraestructura o aplicaciones a gran escala.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Destaca proyectos relacionados con ads, infraestructura o ML en tu CV.
• Investiga el dominio: Familiarízate con YouTube Shorts y las tendencias actuales en anuncios digitales.
• Practica entrevistas técnicas: Enfócate en algoritmos, diseño de sistemas y preguntas sobre Machine Learning.

Recursos recomendados

• Tools: TensorFlow, PyTorch, Google Cloud Platform, sistemas de anuncios como Google Ads API.
• Documentación: Google Cloud AI, YouTube API, blogs técnicos de Google.
• Cursos: Machine Learning en Coursera, sistemas distribuidos en edX.
• Influencers: Sigue a líderes en Google Ads y ML en LinkedIn para insights de la industria.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto complejo de infraestructura o ML en el que hayas trabajado." *Tip: Usa el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) para estructurar tu respuesta y destaca el impacto.*
• Pregunta 2: "¿Cómo abordarías la escalabilidad en un sistema de anuncios para YouTube Shorts?" *Tip: Menciona técnicas como microservicios, caching y balanceo de carga, y relaciona con casos reales.*
• Pregunta 3: "¿Qué experiencia tienes con ads o ML, y cómo la aplicarías aquí?" *Tip: Enfócate en ejemplos concretos y cómo aportan valor al equipo, incluso si es experiencia lateral.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $3,000 - $5,000 | | Mid | $5,000 - $8,000 | | Senior | $8,000 - $15,000 |

*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 Google en USA, los salarios pueden ser significativamente más altos, pero este rango refleja oportunidades remotas en LATAM.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si el equipo no menciona claramente el balance trabajo-vida en un entorno de ritmo acelerado. *Qué preguntar en la entrevista: "¿Cómo manejan las cargas de trabajo y los plazos para evitar burnout?"*
• Bandera roja 2: Falta de claridad en las oportunidades de crecimiento o desarrollo de habilidades. *Qué investigar antes de aceptar: Revisa reviews en Glassdoor sobre el equipo específico y su cultura de aprendizaje.*
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre experiencia en ads o ML sin soporte de entrenamiento. *Señal de advertencia común en este tipo de rol: Si piden expertise avanzado pero ofrecen poca mentoría, podría indicar alta presión.*