Tu modelo pasa los evals. ¿Tu inglés también?
Lees papers y docs sin problema. Lo difícil es explicarle a un PM por qué la respuesta tarda, decirle a legal que el modelo puede equivocarse sin asustar a nadie y defender un trade-off en una entrevista. Aquí lo evaluamos como evalúas un modelo: caso por caso, con rúbrica.
8 casos reales del rol · sin registro
eval run · tu-ingles-v2 vs baseline
rubric: clear · grounded · tonePM · ¿Por qué el asistente tarda tanto en responder?
running…baseThe model is slow because is very big.
Legal · ¿El modelo puede inventar información?
queuedEquipo · ¿Cómo le fue al prompt nuevo?
queuedEntrevista · When would you use RAG instead of fine-tuning?
queued
- N.º 1
- AI engineer es el rol de mayor crecimiento en Estados Unidos, dos años seguidos
- LinkedIn Jobs on the Rise 2025 y 2026
- RAG
- está entre las tres habilidades más comunes del rol, con LangChain y PyTorch
- LinkedIn Jobs on the Rise 2026
- 66 %
- de los devs dice que su mayor frustración con la IA son respuestas «casi correctas»: alguien tiene que explicar por qué
- Stack Overflow Developer Survey 2025
- Bajo
- nivel de inglés de Colombia y Brasil en el EF EPI 2025; México queda en «muy bajo»
- EF English Proficiency Index 2025
eval_01explica el trade-off
Calidad, latencia, costo: elige uno y defiéndelo en inglés
Casi todas tus decisiones mueven estas tres métricas. Elige un cambio para un asistente de soporte, mira qué sube y qué baja, y escucha cómo se lo explicarías a un PM en tres frases.
asistente de soporte con RAG · ¿qué propones?
“Adding a reranker should improve answer quality, but it'll add some latency. For support, I think that's worth it: a wrong answer costs us more than a slow one.”
Por qué funciona: Primero lo que ganas, después lo que pagas («but it'll add») y al final tu recomendación con el porqué.
Efectos cualitativos y típicos; en tu sistema, los confirmas con tus evals.
eval_02eval de 2 minutos
Corre el eval sobre tu inglés
Ocho casos del rol: un PM que pregunta por costos, legal que pregunta por alucinaciones, métricas que hay que leer bien y una pregunta de entrevista. Al final ves tu eval report en tres ejes.
- Explicación después de cada caso
- Te dice qué eje falla y qué practicar
- Sin registro
case 1/8 · explicar trade-offs
El PM pregunta por qué no usan el modelo más grande para todo. ¿Qué respondes?
eval_03una alucinación, cuatro audiencias
El mismo error del modelo, contado a quien lo necesita
Tu equipo quiere la causa raíz; legal, los hechos exactos y lo que no puedes prometer. Cambia de audiencia y fíjate qué palabras salen y cuáles entran.
incidente · severidad media
El asistente de soporte le dijo a un cliente que tenía 60 días para pedir un reembolso. La política dice 30.
mensaje para · product manager
Short version: the assistant gave a customer the wrong refund window because it was reading an old policy page.
It's fixed for this case, and we're adding a check so outdated pages don't get indexed again.
I'd recommend that refund questions always go to a person until our evals show it's reliable.
qué cambió
«Short version» avisa que viene el resumen. Sin jerga: «an old policy page» en lugar de «a stale chunk».
eval_04la entrevista, ronda por ronda
Cinco rondas, cinco tipos de inglés
En el screen cuentas tu historia; en coding piensas en voz alta; en system design haces preguntas antes de responder. Toca cada ronda para ver qué evalúan y escuchar frases que funcionan.
Recruiter screen
“Walk me through your background.”
Qué evalúan: Una historia de 60–90 segundos que termina en por qué este rol. No leas tu CV en orden.
frases que funcionan
I'm a machine learning engineer with four years of experience, most recently building LLM features for a fintech company.
Over the last year I've focused on retrieval and evaluation, which is why this role caught my eye.
El orden y el número de rondas cambian según la empresa; estas son las más frecuentes en roles de AI y ML engineering.
eval_05tokenizer de pronunciación
Los términos que escribes todos los días y dices distinto
Cada palabra, partida en sílabas como tokens, con la sílaba fuerte resaltada. Toca una tarjeta para escucharla y ver el detalle.
La pronunciación aproximada usa sonidos del español. Si hay dos formas aceptadas, te decimos las dos.
eval_06playbook · PDF de 12 páginas
AI Engineer English Playbook
Lo que necesitas para la próxima reunión en la que te pregunten por qué el modelo hizo eso: cómo decir las métricas en voz alta, cómo recomendar un trade-off, qué escribir en un design doc y qué responder en cada ronda de entrevista.
- Cómo leer en voz alta métricas, cifras y p95
- Fórmula para recomendar un trade-off
- Hablar de alucinaciones sin prometer de más
- Plantillas de design doc y model card
- Updates de incidente para cada audiencia
- ML y LLM system design, paso a paso
- 30 términos de pronunciación del rol
- 30 errores típicos y una hoja de bolsillo
eval_07 · del eval offline a producción
Tu ruta: AI Engineer
Lecciones de A1 a C1 con ejemplos de modelos, evals y APIs, llamadas con un PM o un equipo simulado que te pide decidir, y entrevistas de AI Engineer con un reclutador de IA que repregunta cuando tu respuesta queda corta.
Defender mi primer trade-off en voz altaGratis para empezar. Sin tarjeta.
Product manager
Why not just use the biggest model for everything?
Tú
We tested it: same quality on simple questions, at a much higher cost. I'd keep it for the hard ones.
Product manager
Makes sense. Can you put that in the design doc?
Preguntas frecuentes
Lo que suelen preguntarnos
¿Sirve para machine learning engineers o data scientists?+
Sí. Aunque la ruta tiene foco en aplicaciones con LLMs, gran parte del vocabulario (evaluación, entrenamiento, métricas, datos) es común a ML y data science.
¿Las entrevistas simuladas incluyen preguntas técnicas de IA?+
Sí. El reclutador hace preguntas generales y técnicas del rol de AI Engineer, y puedes darle la descripción de una vacante para personalizarlas.
¿Qué nivel necesito para aplicar a roles de IA en el exterior?+
Normalmente B2 o más. Son roles donde tendrás que explicar decisiones técnicas a personas de otras áreas, algo que exige soltura al hablar.
¿Qué trae el AI Engineer English Playbook?+
Cómo decir métricas y cifras en voz alta, una fórmula para recomendar trade-offs, cómo hablar de alucinaciones con producto y legal, plantillas de design doc y model card, updates de incidente, las rondas de entrevista con sus frases, pronunciación y los errores más comunes. Es un PDF gratuito.
¿Cómo pronuncio LLM, RAG, PyTorch o Hugging Face?+
LLM se deletrea (el-el-ém), RAG se dice como palabra (rima con bag), PyTorch suena «pái-torch» y Hugging Face lleva la h aspirada: «jáguin feis». En esta página puedes escuchar estas y otras palabras del rol.
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