HCLTech AI Engineer: CV, palabras clave y entrevista

El CV que enviaste para el puesto de AI Engineer en HCLTech ni siquiera pasó el primer filtro automático. Suena frustrante, pero es el problema más común que veo. Muchos candidatos con talento caen aquí por no adaptar su perfil a lo que la empresa y su sistema de selección buscan realmente.

No hay atajos. Tienes que entender cómo funcionan estos procesos y hablar el idioma que ellos esperan. Vamos a desglosar cómo preparar tu candidatura, desde el CV hasta la última ronda de entrevistas.

Entiende el rol y el contexto de HCLTech#

HCLTech es un gigante de los servicios tecnológicos. Esto significa que sus proyectos de IA rara vez son de investigación pura. Suelen ser implementaciones, integraciones y mantenimiento de soluciones para clientes grandes en sectores como banca, manufactura o retail.

Tu perfil de AI Engineer no debe sonar a académico. Debe demostrar que puedes llevar un modelo de la teoría a la producción, que sabes trabajar con los datos de un cliente y que entiendes de costes, escalabilidad y plazos. El enfoque es práctico y orientado a resultados de negocio.

Cómo adaptar tu CV para pasar el filtro ATS#

El primer obstáculo es un sistema de seguimiento de candidatos (ATS). Si tu CV no contiene las palabras clave correctas, se descarta. No es personal, es un algoritmo.

Usa la herramienta de decodificador de ofertas de empleo para analizar la descripción del puesto. Identifica los términos técnicos que se repiten. Luego, intégralos de forma natural en tu CV.

Aquí tienes un ejemplo de cómo reescribir un bullet point genérico para que sea más potente y específico para este tipo de roles.

Antes:

• Desarrollo de modelos de machine learning.

Después:

• Desarrollé y desplegué un modelo de previsión de demanda en AWS SageMaker, reduciendo el error de predicción en un 15% y optimizando el inventario para el cliente del sector retail.

La segunda versión es mejor porque nombra la tecnología (AWS SageMaker), el problema de negocio (previsión de demanda, inventario) y un resultado cuantificable. Esto es lo que los reclutadores técnicos y los sistemas ATS buscan.

Una vez lo tengas listo, pasa tu CV por el comprobador de compatibilidad con ATS para asegurarte de que el formato sea correcto y no pierdas puntos por detalles técnicos.

Las palabras clave que no pueden faltar#

No pongas una lista de "habilidades". Distribúyelas por todo el documento, en la descripción de tus proyectos y en la sección de experiencia. Piensa en familias de palabras clave.

• Lenguajes de programación: Python, SQL, R.
• Librerías de ML/DL: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, Pandas, NumPy.
• Cloud y MLOps: AWS (SageMaker, S3, EC2), Azure (Azure ML, Databricks), GCP (Vertex AI), Docker, Kubernetes, Kubeflow, MLflow, CI/CD para ML.
• Conceptos de IA: Computer Vision, NLP, modelos de series temporales, redes neuronales, regresión, clasificación, clustering, MLOps, DataOps.
• Herramientas de datos: Spark, Hadoop, SQL, bases de datos NoSQL.

Adapta esta lista al puesto concreto. Si la oferta menciona "Azure" cinco veces, tu CV debe reflejar tu experiencia con Azure.

Preparación para la entrevista técnica#

Las entrevistas en HCLTech suelen tener varias fases: una inicial con RRHH, una o dos técnicas y a veces una final con el cliente. La parte técnica se centra en la práctica.

Te van a preguntar sobre tus proyectos. Prepárate para explicar cada decisión que tomaste. ¿Por qué elegiste ese modelo y no otro? ¿Cómo limpiaste los datos? ¿Qué métricas usaste para evaluarlo? ¿Cómo lo desplegaste?

Aquí tienes un ejemplo de cómo podrías estructurar la respuesta a una pregunta típica.

Pregunta: "Cuéntame sobre un proyecto de NLP que hayas liderado."

Respuesta: "En mi puesto anterior, desarrollé un sistema para clasificar tickets de soporte técnico de un cliente de telecomunicaciones. El objetivo era enrutarlos automáticamente al departamento correcto. Usé BERT para crear embeddings de los textos y un clasificador de bosque aleatorio. El mayor reto fue el desbalanceo de clases, ya que algunas categorías tenían muy pocos ejemplos. Usé técnicas de sobremuestreo (SMOTE) para solucionarlo. El modelo final alcanzó un 92% de precisión en producción, lo que redujo el tiempo de respuesta del soporte en un 30%."

Esta respuesta muestra técnica, resolución de problemas y un impacto de negocio medible.

Herramientas gratis#

• chequeo ATS gratis
• decodificador de ofertas
• empleos
• blog

Preguntas frecuentes#

¿Cuánto se puede ganar como AI Engineer en HCLTech?

Los salarios varían mucho según la ubicación (Madrid, Barcelona, Ciudad de México, Bogotá), la experiencia y si es un puesto presencial o remoto. Para un perfil senior, se reportan rangos que pueden ir desde los 45.000€ hasta más de 70.000€ anuales en Europa, pero esto es solo una referencia. Investiga los rangos actuales en portales de empleo para tu país específico.

¿Necesito tener experiencia con clientes específicos?

No es un requisito estricto, pero es una gran ventaja. Si has trabajado en consultoría o has tenido interacción directa con clientes para definir requisitos de proyectos de IA, destácalo. Muestra que entiendes que la tecnología debe resolver un problema real del negocio.

¿Qué tipo de proyectos de IA son los más comunes en HCLTech?

Por su naturaleza de servicios, los proyectos más habituales suelen ser de optimización de procesos (manufactura, logística), análisis de sentimiento en redes sociales o atención al cliente, sistemas de recomendación y detección de fraude. Son aplicaciones prácticas con un retorno de inversión claro.

¿Cómo encuentro las ofertas de empleo actualizadas de HCLTech?

La fuente más fiable es siempre su portal de carreras oficial. También puedes configurar alertas de empleo en portales como LinkedIn o Indeed. Para una búsqueda más amplia de roles similares en el sector, consulta las ofertas de empleo en tecnología que publicamos.

¿Es bueno mencionar certificaciones en mi CV?

Sí, siempre que sean relevantes. Una certificación de AWS, Azure o Google Cloud en machine learning puede darte una ventaja. Si tienes certificaciones en Scrum o metodologías ágiles, también son valiosas, ya que la mayoría de los proyectos se gestionan así. No pongas certificaciones que no tengan que ver con el puesto.