
Data Scientist – Machine Learning / AI (Región LATAM Sur)
Experiencia END TO END en modelos de machine learning
Resumen del Rol
Buscamos incorporar un/a Data Scientist / especialista en Machine Learning y AI para el desarrollo, análisis e implementación de modelos avanzados de ciencia de datos dentro del ecosistema tecnológico global de la compañía.
El rol abarca el ciclo end-to-end de soluciones de ML, desde la exploración y preparación de datos, el diseño y entrenamiento de modelos, hasta su puesta en producción y monitoreo. La posición requiere colaboración activa con equipos técnicos y stakeholders para traducir problemáticas complejas en soluciones basadas en datos.
Perfil
• Experiencia práctica desarrollando y productivizando modelos de machine learning
• Fuerte capacidad analítica, pensamiento crítico y abstracción
• Enfoque estructurado, orientado a calidad, escalabilidad y performance
• Autonomía para trabajar con datasets complejos y modelos productivos
• Interés en buenas prácticas, reproducibilidad y estándares de ML
• Deseable experiencia en entornos corporativos o regulados
Conocimientos necesarios
Lenguajes (excluyentes)
• Python (avanzado)
• SQL (ntermedio/avanzado)
Machine Learning y AI (excluyentes)
• Machine learning supervisado y no supervisado
• Modelos estadísticos aplicados
• Feature engineering y evaluación de modelos
• Selección de modelos y tuning de hiperparámetros
• Interpretabilidad, validación y monitoreo de modelos
Manejo de datos
- Limpieza, transformación y validación de datos (excluyente)
- Procesamiento de grandes volúmenes de datos estructurados (excluyente)
- Procesamiento distribuido como Spark (excluyente)
- Manejo de datos no estructurados (deseable)
- Bases de datos NoSQL (deseable)
Plataformas y herramientas
Excluyentes
• Databricks o plataformas de procesamiento distribuido
• Snowflake u otros data warehouses equivalentes
• Plataformas cloud (AWS u otras)
• Control de versiones (GitLab, GitHub)
Deseables
-
- Experiencia práctica con GPT
- Orquestación de pipelines (Airflow o similares)
- Transformaciones analíticas (dbt o similares)
- Experiencia en frameworks de desarrollo de aplicaciones como Dash, Streamlit, Flask
- Sistemas basados en agentes / enfoques agenticos
Producción y MLOps
• Comprensión del ciclo de vida completo de modelos de ML
• Implementación end-to-end de modelos en entornos productivos
• Colaboración con equipos de ML Engineering, MLOps y Data Engineering
• Mantenimiento y mejora continua de modelos en producción
Idiomas
• Inglés avanzado (excluyente)

Empresa: Penguin Random House Grupo Editorial S.A. | Job ID: 287133