Contrata ingenieros de LLM en Latinoamérica

Qué hace un ingeniero de LLM

• Construye la recuperación de información sobre tus documentos y datos, para que las respuestas salgan de tu propio contenido.
• Diseña prompts, herramientas y pasos de agentes, y los mantiene con control de versiones.
• Construye la evaluación: conjuntos de prueba, ejemplos calificados y pruebas de regresión que corren antes de cada lanzamiento.
• Cuida el costo y la latencia, y elige el modelo más pequeño que hace bien el trabajo.
• Agrega protecciones contra inyección de prompts, filtración de datos privados y respuestas inseguras.
• Conecta cada parte con tu backend, con registros y monitoreo.

Habilidades que debes buscar

• Buen nivel de Python o TypeScript, y buenas prácticas de backend: APIs, colas, pruebas.
• Experiencia con APIs de modelos alojados y con al menos un modelo abierto.
• Recuperación y búsqueda: embeddings, bases de datos vectoriales, división en fragmentos y reranking.
• Formas de evaluar que van más allá de leer algunas respuestas: conjuntos etiquetados, comparación por pares, revisión humana.
• Observabilidad de las llamadas al modelo, para revisar después prompts, trazas y respuestas.
• Conciencia de seguridad con prompts, herramientas y datos de usuarios.

Preguntas de entrevista que muestran experiencia real

• Cuéntame de una función con LLM que lanzaste. ¿Cómo supiste que estaba lista para salir?
• Un usuario reporta una respuesta incorrecta. ¿Cómo encuentras la causa?
• ¿Cómo reducirías a la mitad el costo de esta función sin que los usuarios lo noten?
• ¿Cuándo harías fine-tuning de un modelo en lugar de mejorar la recuperación o los prompts?
• ¿Cómo evitas que un usuario haga que el modelo ignore sus instrucciones?

Las buenas respuestas mencionan qué midieron, qué falló y qué decisiones tomaron. Hablar de prompt engineering en general, sin ejemplos, es una señal de alerta.

¿Ingeniero de LLM, de machine learning o científico de datos?

Un ingeniero de LLM trabaja sobre modelos que ya existen y dedica el día a la recuperación de información, la evaluación y la integración con el producto. Un ingeniero de machine learning entrena y lleva a producción modelos con tus propios datos. Un científico de datos responde preguntas de negocio con datos, análisis y experimentos. Si tu plan incluye chat, búsqueda, resúmenes o agentes sobre tu propio contenido, necesitas un ingeniero de LLM. Para los otros cargos, mira cómo contratar ingenieros de IA en Latinoamérica.

Por qué Latinoamérica para trabajo con LLM

Las funciones con LLM siguen cambiando después del lanzamiento, y mejorarlas requiere ciclos cortos con producto y soporte. Los ingenieros en México, Perú, Chile, Argentina y Brasil trabajan a pocas horas de diferencia con Estados Unidos, así que están conectados cuando están tus usuarios y tu equipo.

Cómo te ayudamos

Cuéntanos sobre el cargo. Hablamos con cada ingeniero sobre el cargo antes de compartir su perfil, y recibes una lista corta de ingenieros evaluados. Solo pagas si contratas, y si la persona se va en los primeros 90 días, buscamos un reemplazo sin costo.

Preguntas de las empresas

¿Un ingeniero de LLM necesita experiencia en machine learning?

Ayuda. Para la mayoría del trabajo de producto pesan más una buena base de ingeniería de software y experiencia real lanzando funciones con LLM.

¿El ingeniero puede trabajar como contratista?

Sí. Reclutamos para cargos como contratista y de tiempo completo.

¿Pago algo si no contrato?

No. Solo pagas cuando contratas a alguien que te presentamos.