Key Facts

Remote From:

Argentina

Full time

Senior (5-10 years)

Spanish

Hard Skills

Other Skills

•
Teamwork

Roles & Responsibilities

Solid experience in data science, applied ML or data engineering
Proficiency in Python and SQL
Experience with cloud platforms (GCP, AWS, Azure) and deployment/monitoring/versioning of models
Experience with LLMs, embeddings, vector search or RAG, and building ML-powered products and pipelines

Requirements:

Design, implement, and maintain scalable data pipelines on cloud platforms (GCP, AWS, Azure) for product use cases
Develop and evaluate ML models and features for product applications; experiment with LLMs, embeddings, and retrieval-augmented generation (RAG)
Build prototypes and ML features integrable to products; deploy, monitor and version models following MLOps best practices
Collaborate with product and engineering teams to bring AI solutions to production and ensure reproducibility

Job description

Posición: Data Scientist

📍ARG | COL

Buscamos un/a Data Scientist Semi Senior para trabajar en el desarrollo de soluciones de machine learning, modelos de lenguaje y pipelines de datos aplicados a productos reales. El foco del rol está en diseñar, prototipar e implementar modelos y sistemas de IA robustos y escalables sobre plataformas cloud.

Lo que harás

Diseñar y mantener pipelines de datos en plataformas cloud (GCP, AWS, Azure u otras)
Desarrollar y evaluar modelos de machine learning para casos de uso de producto
Experimentar con LLMs, embeddings y retrieval-augmented generation (RAG)
Construir prototipos y features de ML integrables a productos
Implementar, monitorear y versionar modelos en producción siguiendo buenas prácticas de MLOps
Colaborar con equipos de producto y desarrollo para llevar soluciones de IA a producción

Lo que buscamos

Experiencia sólida en data science, machine learning aplicado o data engineering
Dominio de Python y SQL
Experiencia con plataformas cloud (GCP, AWS, Azure u otras)
Experiencia con LLMs, embeddings, vector search o RAG
Experiencia construyendo productos o features basadas en ML
Capacidad para integrar modelos y pipelines con APIs y sistemas conectados, incluyendo consumo de datos externos y orquestación de servicios
Conocimientos en despliegue, monitoreo y versionado de modelos
Capacidad para trabajar con datasets grandes y construir pipelines reproducibles
Inglés avanzado

Nice to have