Data Scientist (Semi Senior) – Python

📍 Buenos Aires (Zona Norte GBA – San Isidro) | Híbrido
🕘 Full-time

Sobre el rol

Buscamos un/a Data Scientist Semi Senior para sumarse a proyectos de analítica avanzada y machine learning, trabajando con grandes volúmenes de datos y modelos predictivos.

El rol implica participar en todo el ciclo de vida de las soluciones de datos: desde el análisis y modelado, hasta la validación y despliegue, colaborando con equipos técnicos y de negocio.

Qué vas a hacer

• Analizar datos y desarrollar modelos de Machine Learning

• Limpiar, procesar y transformar datos para su uso en modelos

• Participar en el diseño y desarrollo de soluciones analíticas

• Ejecutar pruebas y validar resultados (modelos y datos)

• Colaborar con equipos multidisciplinarios

• Comunicar resultados a stakeholders de forma clara

• Participar en el despliegue y mejora continua de soluciones

Qué buscamos

• Experiencia en Data Science / Machine Learning (2–4 años)

• Experiencia trabajando con Python

• Conocimientos en:

  • procesamiento y análisis de datos

  • desarrollo de modelos predictivos

• Experiencia trabajando con datos en entornos reales

• Buenas habilidades de comunicación

• Capacidad de trabajo en equipo

Valoramos especialmente

• Experiencia en entornos cloud (idealmente Azure)

• Conocimientos en herramientas de AI/ML (Azure ML, OpenAI, etc.)

• Experiencia en testing y validación de modelos

• Experiencia en industrias como energía u operaciones

Modalidad de trabajo

• Esquema híbrido (2 días presencial)

• Ubicación: Zona Norte GBA (San Isidro)

• Se aceptan perfiles del interior en modalidad remota

• Se priorizarán candidatos con disponibilidad híbrida

Beneficios

• Plan de carrera y capacitaciones

• Prepaga

• Día de cumpleaños libre

• Beneficio por conectividad

• Descuentos en formación

💡 Nota

El rol combina análisis, desarrollo y validación de modelos, por lo que buscamos perfiles con interés en participar en todo el ciclo de vida de soluciones de datos.

Postulación

• Si es para ti, aplica aquí mismo.

• Si no es para ti, compártela con tus colegas!