Tech Lead Inteligencia Artificial — Híbrido - Buenos Aires — Salud Tech - Machine Learning,
Sobre la vacante
Empresa líder del sector Salud busca un Tech Lead para su equipo de Inteligencia Artificial. La posición es híbrida con 1 día presencial en Capital Federal, Buenos Aires. Se requiere liderar proyectos de IA aplicados al sector salud, con experiencia en desarrollo de soluciones de machine learning y arquitectura de sistemas escalables.
¿Por qué deberías aplicar?
Esta es una oportunidad única para liderar innovación en Salud Tech, un sector en crecimiento exponencial. Aprenderás a aplicar IA en contextos críticos con impacto real en la vida de las personas, trabajando con tecnologías de vanguardia y un equipo multidisciplinario. Desarrollarás habilidades de liderazgo técnico en un entorno desafiante y con proyección internacional.
Tips y consejos de VacantesDigitales.com
Skills indispensables
- Liderazgo técnico y experiencia en gestión de equipos de desarrollo
- Machine Learning avanzado (modelos predictivos, deep learning, NLP)
- Python y frameworks como TensorFlow, PyTorch, o Scikit-learn
- Arquitectura cloud (AWS, Azure, o Google Cloud)
- Soft skills: comunicación efectiva, pensamiento estratégico, resolución de problemas complejos
Tips prácticos para este puesto
- Prepara ejemplos concretos de proyectos de IA que hayas liderado, enfocándote en impacto y escalabilidad
- Investiga las regulaciones de salud (como HIPAA o GDPR) si aplican, ya que son clave en este sector
- Practica explicar conceptos técnicos complejos a audiencias no técnicas, esencial para roles de liderazgo
Recursos recomendados
- Cursos: Machine Learning Engineering for Production (MLOps) en Coursera, o AWS Certified Machine Learning
- Herramientas: MLflow para experimentación, Docker/Kubernetes para despliegue
- Influencers: Andrew Ng para fundamentos de IA, Cassie Kozyrkov para estadística aplicada
- Documentación: TensorFlow Extended (TFX) para pipelines de ML en producción
Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol
- "Describe un proyecto de IA que hayas liderado de principio a fin" - Enfócate en el proceso: definición del problema, selección de algoritmos, implementación, métricas de éxito y lecciones aprendidas.
- "¿Cómo manejas conflictos en un equipo técnico?" - Muestra enfoque colaborativo, ejemplos de mediación y cómo priorizas los objetivos del proyecto.
- "¿Qué estrategias usas para mantener actualizado a tu equipo en IA?" - Menciona mentorías, sesiones de aprendizaje, conferencias, o experimentación con nuevas tecnologías.
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 - $8,000 |
| Lead/Architect | $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. En Salud Tech, los salarios pueden ser más altos debido a la especialización.
Red flags a considerar
- Bandera roja 1: Falta de claridad en los objetivos del equipo de IA - Pregunta en la entrevista sobre los KPIs del equipo y cómo miden el éxito de los proyectos para detectar ambigüedad.
- Bandera roja 2: Infraestructura tecnológica obsoleta - Investiga antes de aceptar si usan herramientas modernas de MLOps y cloud, clave para escalar soluciones de IA.
- Bandera roja 3: Alta rotación en el equipo - Señal de advertencia común en roles de liderazgo; pregunta sobre la antigüedad promedio del equipo y causas de salidas recientes.
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.
