Airtm busca un Científico de Datos con experiencia en IA para automatizar tareas analíticas, integrar LLMs y colaborar en la toma de decisiones de producto y negocio. Se requiere SQL, Python, dbt y Tableau.
Si te copa la IA y querés automatizar procesos para que las decisiones de negocio sean más inteligentes, este puesto en Airtm es para vos. Es una oportunidad remota para sumarte a una empresa que está construyendo el futuro de la economía digital.
Airtm es una empresa de infraestructura financiera que está construyendo el futuro de la economía del trabajo en línea. Nuestra misión es empoderar a la creciente cantidad de emprendedores digitales en el Sur Global, dándoles la libertad financiera para prosperar.
El problema es claro: en los mercados emergentes, acceder a la economía del dólar es difícil. Los pagos transfronterizos son lentos, caros y a menudo pierden valor debido a la inflación. Esto limita el potencial de millones de personas talentosas.
La solución de Airtm es una plataforma financiera ágil e integral que facilita pagos transfronterizos de bajo valor y retiros en efectivo locales. Como pioneros en infraestructura de pagos con stablecoins, Airtm ha construido el sistema de pagos transfronterizos más avanzado del mercado.
Como empresa ligada al mundo del trabajo en línea, Airtm irá más allá de los pagos para construir la infraestructura necesaria que la economía del trabajo en línea necesita para prosperar. Estamos fomentando una economía completamente nueva, brindando a individuos, comunidades y países las herramientas para tomar el control de sus destinos financieros.
Buscamos un Científico de Datos (Data Scientist) impulsado por datos, curioso y colaborativo para apoyar la toma de decisiones de producto y negocio a través de análisis, experimentación y ciencia de datos aplicada. A medida que las capacidades de IA remodelan la forma en que operan los equipos de datos, desempeñarás un papel activo en el diseño e implementación de flujos de trabajo de agentes potenciados por IA que automaticen el análisis, generen insights y mejoren la forma en que el equipo opera a escala.