Data Scientist Senior
Se busca un Data Scientist Senior con experiencia en Machine Learning para una financiera. El rol implica diseñar, desarrollar y optimizar soluciones de ML, construir pipelines de datos, procesar grandes volúmenes de datos con SQL, liderar enfoques analíticos y trabajar con AWS. La modalidad es híbrida en CABA.
Descripción del puesto
Data Scientist Senior (AIS) | Machine Learning Modalidad: Híbrida (oficinas en CABA) Horario: 9 a 18 hs Tipo de contratación: Relación de dependencia con C&S Sobre el rol Nos encontramos en la búsqueda de un/a Data Scientist Senior para sumarse a un proyecto en una financiera, participando en el diseño e implementación de soluciones avanzadas de Machine Learning. Buscamos un perfil con fuerte capacidad técnica y mindset proactivo, que pueda liderar iniciativas de datos, interactuar con clientes y traducir necesidades de negocio en soluciones analíticas de valor. Responsabilidades Diseñar, desarrollar y optimizar soluciones de Machine Learning end-to-end Construir y mantener pipelines de datos y modelos utilizando Python y PySpark Procesar grandes volúmenes de datos mediante SQL (Hive / Spark SQL) Liderar la definición de enfoques analíticos y modelos Interactuar directamente con el cliente (workshops, relevamiento, presentaciones) Traducir problemas de negocio en soluciones analíticas Desarrollar soluciones sobre AWS asegurando escalabilidad y performance Utilizar Git para versionado y buenas prácticas de desarrollo Incorporar herramientas de GenAI (Copilot, Cursor, etc.) en el flujo de trabajo Colaborar con equipos multidisciplinarios (Data Engineers, QA, negocio, etc.) Proponer mejoras técnicas y funcionales de manera proactiva Requisitos excluyentes Experiencia comprobable en Machine Learning Dominio de Python y PySpark Sólidos conocimientos de SQL (Hive / Spark SQL) Experiencia trabajando con AWS Manejo de Git Perfil autónomo con capacidad de liderazgo técnico Requisitos deseables Conocimientos en GCP Experiencia con herramientas de Generative AI (Copilot, Cursor, etc.)
Responsabilidades
- Diseñar, desarrollar y optimizar soluciones de Machine Learning end-to-end
- Construir y mantener pipelines de datos y modelos utilizando Python y PySpark
- Procesar grandes volúmenes de datos mediante SQL (Hive / Spark SQL)
- Liderar la definición de enfoques analíticos y modelos
- Interactuar directamente con el cliente (workshops, relevamiento, presentaciones)
- Traducir problemas de negocio en soluciones analíticas
- Desarrollar soluciones sobre AWS asegurando escalabilidad y performance
- Utilizar Git para versionado y buenas prácticas de desarrollo
- Incorporar herramientas de GenAI (Copilot, Cursor, etc.) en el flujo de trabajo
- Colaborar con equipos multidisciplinarios (Data Engineers, QA, negocio, etc.)
- Proponer mejoras técnicas y funcionales de manera proactiva