Data Scientist – Classical ML

5+ años en Data Science / ML, fuerte en Python científico, SQL y classical ML.

Inglés intermedio/ avanzado – Obligatorio.

Experiencia sólida en Python científico : NumPy, pandas, scikit-learn y SciPy.

Capacidad para leer, entender y modificar algoritmos existentes , no solo utilizar estimadores de librería.

Experiencia práctica con clustering y aprendizaje no supervisado sobre datos reales.

Experiencia trabajando con SQL en data warehouses .

Experiencia con Snowflake o plataformas equivalentes como BigQuery, Redshift o Databricks.

Haber tenido ownership de un modelo en producción y responsabilidad sobre sus resultados.

Experiencia trabajando con Git, Pull Requests y Code Review .

Buscamos Data Scientist con experiencia real llevando modelos de Machine Learning a producción y trabajando con datos complejos del mundo real.

El foco está en Classical ML, estadística aplicada y clustering , combinando análisis profundo con capacidad de construir soluciones mantenibles dentro de un entorno de ingeniería.

Lo que harás

Desarrollar y evolucionar soluciones de Machine Learning y estadística aplicada .

Trabajar con datos reales, complejos y no estructurados.

Diseñar y evaluar modelos de clustering y aprendizaje no supervisado .

Extraer y construir tus propias features utilizando SQL.

Mantener y evolucionar modelos existentes en producción.

Trabajar con Python dentro de repositorios compartidos, PRs y code reviews.

Analizar resultados y traducirlos en soluciones comprensibles para usuarios y stakeholders.

Clustering jerárquico o multi-nivel.

Feature engineering sobre series temporales y datos de telemetría .

Entity resolution, record linkage o deduplicación.

Weak supervision, active learning o human-in-the-loop.

Model explainability para usuarios no técnicos.

Experiment tracking con MLflow, Weights & Biases o similares.

Experiencia en data protection, backup, disaster recovery, snapshots o replication .

Contrato a largo plazo.

100% Remoto.

Vacaciones y PTOs

Posibilidad de recibir 2 bonos al año.

2 revisiones salariales al año.

Clases de inglés.

Equipamiento Apple.

Plataforma de cursos en linea

Budget para compra de libros.

Budget para compra de materiales de trabajo

mucho mas..