Lead Machine Learning Engineer — Remoto - LATAM — Proyecto Global - AI, Generative AI,
Sobre la vacante
Se busca un Lead Machine Learning Engineer para diseñar e implementar soluciones de AI y Generative AI en un proyecto global. Este rol de liderazgo técnico hands-on implica trabajar con LLMs, arquitecturas RAG y sistemas ML escalables, colaborando estrechamente con equipos de producto e ingeniería para construir soluciones de IA impactantes. La posición es 100% remota para talento en Colombia, México o Brasil, con salario en USD.
¿Por qué deberías aplicar?
Esta es una oportunidad única para liderar la implementación de tecnologías de vanguardia en un entorno global. Aprenderás a diseñar sistemas de Generative AI desde cero, trabajarás con arquitecturas avanzadas como RAG y tendrás la autonomía para tomar decisiones técnicas clave que impacten directamente en el producto final. Es el rol ideal para quien quiere escalar su carrera en IA mientras construye soluciones reales que se despliegan a nivel mundial.
Tips y consejos de VacantesDigitales.com
Skills indispensables
- Técnicas: Experiencia sólida en Machine Learning, Generative AI, LLMs y arquitecturas RAG, capacidad para diseñar e implementar sistemas ML escalables en producción, conocimiento de frameworks como TensorFlow, PyTorch o similares
- Soft skills: Liderazgo técnico, comunicación efectiva con equipos cross-funcionales, pensamiento estratégico, capacidad para mentorear y guiar a otros ingenieros
Tips prácticos para este puesto
- 1 Prepara tu portafolio: Documenta proyectos donde hayas diseñado e implementado sistemas ML en producción, especialmente si involucran Generative AI o LLMs
- 2 Domina el storytelling técnico: Practica explicar arquitecturas complejas (como RAG) de manera clara y accionable para stakeholders no técnicos
- 3 Investiga el stack: Aunque no se especifica, prepárate para discutir frameworks de ML, herramientas de deployment y monitoreo de modelos
Recursos recomendados
- Documentación: Hugging Face Transformers, LangChain para RAG, MLflow para gestión de modelos
- Influencers: Andrew Ng, Chip Huyen, Jeremy Howard
- Cursos: DeepLearning.AI Specializations, Fast.ai Practical Deep Learning
Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol
- "Describe tu experiencia diseñando e implementando un sistema de Generative AI en producción" - Tip: Enfócate en el proceso end-to-end, desde el diseño de la arquitectura hasta el deployment y monitoreo, destacando decisiones técnicas clave y aprendizajes
- "¿Cómo abordarías la implementación de una arquitectura RAG para un caso de uso específico?" - Tip: Explica paso a paso el flujo de datos, cómo integrarías modelos de embeddings, bases de datos vectoriales y LLMs, y cómo evaluarías la calidad de las respuestas generadas
- "¿Cómo liderarías un equipo técnico en un proyecto de ML escalable?" - Tip: Combina aspectos técnicos (definición de arquitecturas, code reviews) con gestión de personas (mentoring, establecimiento de procesos, comunicación de expectativas)
Rango salarial estimado (LATAM)
Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual:
| Nivel | Rango mensual USD |
|---|---|
| Mid | $4,000 - $6,000 |
| Senior | $6,000 - $9,000 |
| Lead | $8,000 - $12,000+ |
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 un rol Lead en AI/Generative AI con salario en USD, el rango superior es común.
Red flags a considerar
- Bandera roja 1: Falta de claridad en el roadmap de AI - Qué preguntar en la entrevista: "¿Cuál es la visión a 6-12 meses para las iniciativas de Generative AI? ¿Hay casos de uso definidos y métricas de éxito?"
- Bandera roja 2: Infraestructura ML insuficiente - Qué investigar antes de aceptar: Pregunta sobre el stack tecnológico actual, herramientas de MLOps, monitoreo de modelos y pipelines de datos; si es todo "por construir", evalúa si hay recursos reales para hacerlo
- Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre Generative AI - Señal de advertencia común en este tipo de rol: Si hablan de "magia con AI" sin entender limitaciones técnicas, o esperan resultados inmediatos sin inversión en infraestructura o datos de calidad
Sobre empleos de Data Science y Analytics
La ciencia de datos y el análisis son campos en rápido crecimiento que combinan estadística, programación y conocimiento de negocios. Las empresas latinoamericanas e internacionales buscan profesionales capaces de transformar datos en decisiones estratégicas. Las tecnologías más demandadas incluyen Python, SQL, herramientas de visualización como Tableau y Power BI, y plataformas cloud como AWS y Google Cloud. La capacidad de contar historias con datos y comunicar insights de forma clara es tan importante como las habilidades técnicas.
