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Científico de Datos - Especialista en Machine Learning y Cloud MLOps
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Senior, Software Engineer (Fullstack)
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Specialist - Financial Institution Advisory
Berkeley Research Group, LLC —Buenos Aires, Buenos Aires
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サイネオス・ヘルス —Buenos Aires, Buenos Aires

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Data Engineer Sr con orientación a Machine Learning
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Muy buen uso de Git, GitHub y herramientas de Generative AI (Copilot, Cursor u otras) como soporte al desarrollo. Horario: 09 a 18 hs.

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Detalles del empleo

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Descripción completa del empleo

Descripción del empleo:

Buenos Aires / Argentina (modalidad flexible – remoto con encuentros puntuales)
Full time
Área: Data Science LATAM

El rol

Buscamos un/a Data Scientist Semi Senior / Senior con fuerte orientación hands-on para sumarse a un equipo regional de Data Science. Vas a trabajar dentro de un squad multidisciplinario, acompañado/a por referentes técnicos, desarrollando modelos de Machine Learning tradicional aplicados a problemáticas reales de negocio en entornos productivos.

El desafío combina profundidad técnica, autonomía y capacidad para interactuar con áreas de negocio no técnicas, traduciendo necesidades concretas en soluciones analíticas de alto impacto.

¿Qué vas a hacer?

Desarrollar modelos de Machine Learning descriptivos, predictivos, de forecasting e inferencia.
Ejecutar el ciclo completo de ML: exploración, diseño, prototipado, validación y puesta en producción
(PoC MVP Piloto Producción).
Programar en Python siguiendo buenas prácticas (testing, versionado, documentación).
Trabajar sobre Azure, utilizando principalmente Azure Machine Learning y Azure Synapse para entrenamiento y despliegue.
Colaborar con áreas de negocio para entender requerimientos y convertirlos en soluciones técnicas.
Participar en reuniones con stakeholders no técnicos, explicando modelos, decisiones y resultados de forma clara.
Documentar desarrollos técnicos de manera ordenada y mantenible.
Trabajar en equipo bajo metodologías Agile, coordinando entregas con el squad.
Mantenerte actualizado/a en prácticas de analítica avanzada y herramientas de Azure.

¿Qué buscamos en vos?

Entre 3 y 5 años de experiencia en roles de Data Science (el seniority puede variar según profundidad técnica).
Perfil 100% técnico y hands-on: no es un rol de liderazgo ni de gestión.
Autonomía para trabajar de punta a punta en modelos de ML.
Experiencia real aplicando modelos en contextos productivos o semi-productivos.
Capacidad para comunicar resultados a perfiles no técnicos.

Stack tecnológico (mandatorio)

Lenguajes y herramientas

Python
SQL
Git

Cloud

Azure (excluyente)
- Azure Machine Learning
- Azure Synapse

Librerías / Frameworks

Scikit-learn
PyTorch
Matplotlib / Seaborn
Jupyter Notebook

Dev / MLOps

Versionado con Git (excluyente)
Deseable: GitHub, GitLab o Azure DevOps
Deseable: monitoreo de modelos en Azure ML

Conocimientos que suman

Metodologías ágiles.
Power BI, Tableau o Grafana (no excluyente).
Plataformas como Databricks o Domino.
Interés o conocimientos básicos en GenAI (no es el foco del rol).
Modelado estadístico avanzado.
Experiencia previa en industrias reguladas o intensivas en datos (plus).

Formación académica

Carreras STEM: Ingeniería, Sistemas, Matemática, Estadística, Actuarial, Economía o afines.
Formación universitaria o de posgrado en Data Science (excluyente).
No se consideran perfiles con solo cursos online o bootcamps.
Se evaluarán conocimientos técnicos durante el proceso.

Idioma

Inglés intermedio / avanzado (lectura, escritura y conversación).

Modalidad de trabajo

Full remote, con preferencia por asistir 1 vez por semana a oficina para reunión de equipo.
Se consideran candidatos/as del interior del país.
Horario: lunes a viernes de 9 a 18 hs.
No hay guardias, horas extra ni soporte de fin de semana.

Equipo

Integración a un squad regional de Data Science.
Sin personas a cargo.
Acompañamiento y mentoring por parte de Data Science Leads para un onboarding ágil y sólido.
Exposición gradual a stakeholders regionales, siempre con soporte del equipo.

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