¿Qué estamos buscando?
Nos encontramos en la búsqueda de un profesional Data Scientist de 3 a 5 años de experiencia.
SOBRE EL ROL:
Como Data Scientist, serás responsable de transformar datos en insights accionables y soluciones basadas en IA que impulsen la toma de decisiones y la evolución digital del banco. Participarán en todo el ciclo de vida analítico: desde la exploración y entendimiento del problema, hasta el diseño, desarrollo, validación y despliegue de modelos de ML, trabajando de la mano con equipos de ingeniería, producto y negocio para generar impacto real a través de datos. tu rol no es construir modelos si no traducir problemas de negocio en soluciones analísticas escalables y productivas
REQUISITOS:
- Licenciatura En Ingeniería En Sistemas, Telecomunicaciones, Electrónica O Afín, titulado
- Inglés B2/C1 (escritura requerida, conversación deseable).
- 3 a 5 años en ciencia de datos, analítica avanzada o machine learning
- Experiencia desarrollando modelos predictivos en entornos reales (no solo académicos)
REQUISITOS TÉCNICOS MANDATORIOS:
- Experiencia generando impacto de negocio a partir de modelos analíticos.
- Lenguaje: Python (avanzado)
- Librerías: Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow o PyTorch
- Experiencia en entrenamiento y validación de modelos
- Estadística, probabilidad y álgebra lineal
- SQL avanzado (PostgreSQL)
- Manejo de grandes volúmenes de datos
- Manejo de datos no estructurados (MongoDB u otros)
- Control de versiones (Git)
REQUSIITOS TÉCNICOS DESEABLES:
- Experiencia en despliegue de modelos (APIs REST, microservicios)
- Conocimiento de Docker, Kubernetes y entornos cloud
- Experiencia en pipelines de datos y MLOps
- Conocimiento del sector financiero o fintech
- Experiencia llevando modelos a producción y monitoreandolos
- Experiencia en arquitecturas modernas (Medallion, Data Products, Feature stores)
- Prompt Engineering Avanzado para Modelos Generativos
RESPONSABILIDADES:
Modelado y analítica avanzada:
- Diseñar, desarrollar y validar modelos de Machine Learning (supervisado y no
supervisado)
- Aplicar técnicas estadísticas y algoritmos para resolver problemas de negocio
- Optimizar modelos para mejorar precisión,robustez, performance y generalización
- Experimentar, evaluar y seleccionar enfoques analíticos
Análisis de datos:
- Explorar grandes volúmenes de datos para identificar patrones, tendencias y
anomalías
- Traducir problemas de negocio en hipótesis analíticas
- Generar insights accionables para stakeholders
- Realizar análisis exploratorio (EDA) y validación de datos
Ingeniería de datos y features:
- Colaborar en la construcción de pipelines de datos
- Diseñar y transformar variables (feature engineering)
- Asegurar calidad y consistencia de los datos
- Trabajar con datasets estructurados y no estructurados
Productización y despliegue:
- Colaborar en la integración de modelos en producción (APIs o servicios)
- Trabajar con equipos de backend y data engineering para despliegue
- Participar en procesos de MLOps (versionado, monitoreo, retraining)
- Asegurar reproducibilidad y escalabilidad de soluciones
Comunicación y colaboración:
- Traducir resultados técnicos en recomendaciones de negocio claras
- Colaborar con equipos de producto, ingeniería y stakeholders
- Documentar modelos, procesos y hallazgos
COMPETENCIAS CLAVE:
- Pensamiento analítico y orientación a datos.
- Curiosidad intelectual y aprendizaje continuo.
- Capacidad de traducir datos en decisiones de negocio.
- Comunicación efectiva con perfiles técnicos y no técnicos.
- Colaboración en entornos ágiles.
- Enfoque en calidad y reproducibilidad.
- Prompt Engineering Avanzado para Modelos Generativos
FIT CULTURAL:
Se busca personas cuya forma de trabajar esté alineada con nuestra cultura de equipo. Adicionalmente a los requisitos técnicos del rol, valoramos las siguientes competencias culturales:
Responsabilidad colectiva:
- Se involucra en los objetivos del squad más allá de sus tareas individuales y asume co-responsabilidad por los resultados del equipo.
Autonomía y proactividad:
- Actúa con iniciativa propia, prioriza lo que genera valor y adapta su ruta ante cambios sin necesidad de supervisión constante.
Comunicación asertiva e inclusiva:
- Expresa sus ideas con claridad y respeto, escucha activamente y aborda conversaciones difíciles con oportunidad y enfoque en los hechos.
Orientación al cliente:
- Incorpora la perspectiva del usuario final como criterio en sus decisiones de diseño, desarrollo o análisis.
Humildad intelectual:
- Reconoce sus limitantes con apertura, solicita apoyo a tiempo y valora el conocimiento colectivo por encima del individual.
Integridad en la acción:
- Comunica su avance real con transparencia, asume responsabilidad por sus decisiones y actúa de forma coherente con los valores del equipo.
BENEFICIOS:
- Contrato: Indefinido
- Modalidad del trabajo: remoto
- Sueldo máximo ofertado $60,000 brutos
- Bono de acuerdo con desempeño
- SGMM
- Seguro Vida
- Vales de despensa
- Fondo de ahorro
- Tasa preferencial
- Prima vacacional 35%
- Vacaciones de ley.
- 30 días de aguinaldo
- 30 días de PTU
¡Esta es tu oportunidad!
Si deseas obtener más información puedes consultar los siguientes enlaces:
https://binaia.es/
https://bosonit.com/
Tipo de puesto: Tiempo completo, Por tiempo indeterminado
Sueldo: $40,000.00 - $47,000.00 al mes
Beneficios:
- Opción a contrato indefinido
- Seguro de gastos médicos mayores
- Seguro de vida
- Trabajo desde casa
- Vales de despensa
Pregunta(s) de postulación:
- ¿Cuántos años de experiencia tienes con SQL?
- ¿Cuántos años de experiencia tienes con NoSQL?
- ¿Cuántos años de experiencia tienes con grandes volúmenes de datos?
- ¿Cuántos años de experiencia tienes desarrollando modelos de Machine Learning?
- ¿Cuántos años de experiencia tienes como científico de datos?
- ¿Cuántos años de experiencia tienes con Python?
- ¿Cuál es tu expectativa económica libre de impuestos (neta)? Expectativas superiores a los 47k libres no se tomarán en cuenta
Lugar de trabajo: Empleo remoto
