5 publicaciones de empleo destacadas de data scientist, completions analytics en b (¡Están contratando!)

Data Engineer Sr con orientación a Machine Learning
Web: —Buenos Aires, Buenos Aires
- Tiempo completo
Internal Account Director (Recruitment & Retention)
サイネオス・ヘルス —Buenos Aires, Buenos Aires
Gestor Front Caja (Sucursal Tres Arroyos)
BBVA —Tres Arroyos, Buenos Aires
- Tiempo completo
5d
Manager Salesforce Sales Cloud
BBVA —Retiro, Buenos Aires
- Tiempo completo
2d
Corporate Accounting Senior Analyst – US Client
PwC —Buenos Aires, Buenos Aires
- Tiempo completo

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Data Engineer Sr con orientación a Machine Learning
Web: —Buenos Aires, Buenos Aires
Muy buen uso de Git, GitHub y herramientas de Generative AI (Copilot, Cursor u otras) como soporte al desarrollo. Desarrollo con Python y PySpark.
Legal Assistant Non-VAWA- Assembler
Alonso & Alonso Attorneys at Law PLLC —Buenos Aires, Buenos Aires
Intel i5 (8th Gen+) or AMD Ryzen 5 (3000+) processor, or Mac M1+. Must handle typing and data entry tasks efficiently. Provide legal advice or legal opinions.
Postulación rápida
7d

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Data Engineer Sr con orientación a Machine Learning

Web: -
Buenos Aires, Buenos Aires

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Detalles del empleo

Tiempo completo

Descripción completa del empleo

Descripción del empleo:

Nos encontramos en búsqueda de un Data Engineer Sr con orientación a Machine Learning para importante multinacional de consultoría, con al menos 05 (cinco) años de experiencia en posiciones similares.

Responsabilidad principal:

Serás responsable de un equipo que trabaja con soluciones de datos que incorporan modelos de Machine Learning, participando activamente en la migración, integración y estandarización de repositorios de ML dentro del ecosistema tecnológico.

Funciones:

Migrar repositorios de ML desde GitLab a GitHub, preservando el historial.

Reescribir y adaptar pipelines a los estándares del ecosistema Gluón.

Conectar los repositorios migrados a Gluón como repositorios oficiales del Grupo.

Validar la correcta migración de artefactos de ML (modelos, datasets, etc.).

Requerimos:

Sólidos conocimientos en Machine Learning y su ciclo de vida dentro de plataformas de datos.

Desarrollo con Python y PySpark.

Manejo de SQL (Hive y Spark).

Muy buen uso de Git, GitHub y herramientas de Generative AI (Copilot, Cursor u otras) como soporte al desarrollo.

Conocimientos en Data Scientist

Experiencia previa en migraciones de repositorios o estandarización de pipelines.

Modalidad de trabajo: Hibrido

Horario: 09 a 18 hs

Proyecto por 06 (seis) meses con posibilidad de extensión o efectivización

Esperamos contar con tu participación!!!

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