Directo de la empresahace 1 año
Data Scientist Senior
Muttdata
Remoto · Tiempo completo · Senior · 5+ años
Este aviso fue publicado originalmente en inglés, así que es probable que necesites inglés para este puesto. La descripción puede estar traducida automáticamente al español; ante la duda, revisá el aviso original con el botón de postularte.
Startup de Big Data y Machine Learning busca un Data Scientist Senior para unirse a su equipo remoto. Se enfoca en el desarrollo de sistemas de Machine Learning para planificación de demanda, pronóstico de presupuestos y optimización de sistemas en la nube, incluyendo el uso de IA Generativa para la creación de anuncios.
Por qué aplicar
Si sos un Data Scientist con experiencia en ML y Python, esta startup remota es para vos. Podés sumarte a un equipo que usa tecnologías de punta para crear soluciones innovadoras en demanda, presupuesto y IA generativa.
Descripción del puesto
Somos Muttdata, una startup dinámica enfocada en crear sistemas innovadores con tecnologías de Big Data y Machine Learning de vanguardia. Buscamos un/a Data Scientist para potenciar nuestra experiencia. Si te considerás un/a 'data nerd' como nosotros, ¡nos encantaría conocerte!
Qué hacemos
- Creamos sistemas modernos de Machine Learning para planificación de demanda y pronóstico de presupuestos.
- Desarrollamos infraestructuras de datos escalables para mejorar la toma de decisiones de alto nivel, adaptadas a cada cliente.
- Ofrecemos Data Engineering integral y soluciones de IA personalizadas para optimizar sistemas en la nube.
- Utilizamos IA Generativa para ayudar a plataformas de e-commerce y retailers a crear anuncios de mayor calidad y más rápido.
- Construimos modelos de deep learning para mejorar el reconocimiento visual y la automatización en diversas industrias, optimizando la categorización de productos, el control de calidad y la recuperación de información.
- Desarrollamos modelos de recomendación para personalizar experiencias de usuario en e-commerce, streaming y plataformas digitales, impulsando el engagement y las conversiones.
Nuestros Partners
- Amazon Web Services
- Astronomer
- Databricks
Nuestros Valores
- Somos Data Nerds.
- Somos Jugadores de Equipo Abiertos.
- Tomamos Responsabilidad.
- Tenemos una Mentalidad Positiva.
¿Curioso por saber más? ¡Mirá nuestros casos de éxito y nuestro blog para conocer nuestra cultura y los proyectos en los que trabajamos!
Responsabilidades
- Diseñar e implementar modelos de ML para necesidades de negocio como pronósticos, sistemas de recomendación, precios y churn.
- Realizar EDA (Análisis Exploratorio de Datos) para identificar tendencias, anomalías y relaciones en los datos.
- Colaborar con stakeholders para definir problemas, métricas de éxito y necesidades de datos.
- Construir flujos de trabajo de ML escalables y mantenibles, asegurando una implementación fluida de los modelos.
- Monitorear el rendimiento de los modelos y reentrenarlos cuando sea necesario para garantizar la fiabilidad.
- Comunicar insights de forma clara a audiencias técnicas y no técnicas.
- Trabajar en estrecha colaboración con los equipos de producto, ingeniería y negocio para integrar los modelos.
- Mentorizar a miembros junior del equipo y promover las mejores prácticas de ciencia de datos.
- Contribuir a los estándares internos de testing, reproducibilidad y documentación.
- Mantenerse actualizado/a sobre los avances en ML y IA para aportar nuevas ideas al equipo.
Requisitos
- Conocimiento experto de Python para análisis de datos y modelado de machine learning.
- Experiencia práctica con librerías y frameworks comunes de ML.
- Fuerte comprensión de técnicas de machine learning y estadísticas, incluyendo aprendizaje supervisado/no supervisado, análisis de series temporales y pruebas A/B.
- Experiencia implementando modelos de ML en producción y manteniéndolos.
- Dominio en la escritura de código limpio, reproducible y de calidad de producción.
- Sólido conocimiento de SQL y experiencia trabajando con datos estructurados y no estructurados de bases de datos relacionales y/o data lakes.
- Capacidad demostrada para comunicar conceptos técnicos complejos a stakeholders de negocio de forma clara y efectiva.
- Experiencia trabajando en equipos multifuncionales y colaborando con unidades de producto, ingeniería y negocio.
- Experiencia con control de versiones (Git) y prácticas de desarrollo ágil.
Se valorará
- Experiencia con sistemas de recomendación, algoritmos de precios dinámicos o técnicas de segmentación de clientes.
- Experiencia trabajando con plataformas cloud (AWS, GCP, Azure) y servicios de datos/ML asociados.
- Conocimiento de Docker, Airflow (o similar, ej: Prefect), MLflow o herramientas similares.
- Familiaridad con herramientas de observabilidad y monitoreo de ML (ej: Evidently, WhyLabs, Prometheus + Grafana).
- Conocimiento de pipelines CI/CD para sistemas de ML.
- Conocimiento de Poetry o uv.
Beneficios
- Cultura remote-first: ¡trabajá desde cualquier lugar!
- Clases de inglés in-company.
- Estipendio para Wellhub o club deportivo para mantenerse activo/a.
- Certificaciones de AWS, DBT, Google Cloud, Azure y Databricks cubiertas al 100%.
- Créditos de comida vía Pedidos Ya.
- Día libre por cumpleaños + una semana extra de vacaciones (¡Mutt Week!).
- Bonos por referidos: ¡ayudanos a crecer el equipo y serás recompensado/a!
- Viaje Anual de Mutters: ¡una escapada inolvidable con el equipo!
Responsabilidades
- Diseñar e implementar modelos de ML para necesidades de negocio (pronóstico, sistemas de recomendación, precios, churn)
- Realizar EDA para identificar tendencias, anomalías y relaciones en los datos
- Colaborar con stakeholders para definir problemas, métricas de éxito y necesidades de datos
- Construir flujos de trabajo de ML escalables y mantenibles, y asegurar el despliegue de modelos
- Monitorear el rendimiento de los modelos y reentrenar cuando sea necesario
- Comunicar insights claramente a audiencias técnicas y no técnicas
- Trabajar estrechamente con los equipos de producto, ingeniería y negocio para integrar modelos
- Mentorizar a miembros junior del equipo y promover las mejores prácticas de ciencia de datos
- Contribuir a los estándares internos de testing, reproducibilidad y documentación
- Mantenerse al día con los avances en ML y AI
Habilidades
Python para análisis de datos y modelado de MLLibrerías y frameworks de ML comunesTécnicas estadísticas y de Machine Learning (aprendizaje supervisado/no supervisado, series temporales, A/B testing)Despliegue y mantenimiento de modelos ML en producciónCódigo limpio, reproducible y de grado de producciónSQLManejo de datos estructurados y no estructuradosComunicación de conceptos técnicos complejos a stakeholders de negocioTrabajo en equipos multifuncionalesControl de versiones (Git)Prácticas de desarrollo ágilColaboraciónOwnershipMentalidad positivaCuriosidad
Beneficios
- Clases de inglés in-company
- Stipend para club deportivo o Wellhub
- Certificaciones AWS, DBT, Google Cloud, Azure & Databricks cubiertas
- Créditos de comida vía Pedidos Ya
- Día libre por cumpleaños
- Una semana extra de vacaciones (Mutt Week)
- Bonos por referidos
- Viaje anual de equipo (Annual Mutters' Trip)