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Dein Lebenslauf und dein Anschreiben, genau auf das zugeschnitten, was gesucht wird.
Coderio busca un Arquitecto de Machine Learning en AWS para liderar el diseño y la implementación de capacidades en la nube orientadas a analítica avanzada e IA. El rol enfatiza SageMaker y tecnologías de grafos, con influencia en decisiones de arquitectura y lineamientos para ambientes de desarrollo, entrenamiento y despliegue.
Se valorará experiencia práctica en AWS, SageMaker AI y Neptune, así como en arquitecturas escalables y seguras.
Coderio diseña y desarrolla soluciones digitales escalables para empresas globales. Combinamos una sólida experiencia técnica con una mentalidad orientada a producto para liderar iniciativas de software complejas de principio a fin. Trabajamos con clientes internacionales, valoramos la autonomía y la comunicación clara, y construimos relaciones a largo plazo a través de la excelencia técnica.
Más información: coderio.com
Buscamos un/a AWS Machine Learning Architect para acompañar el diseño, configuración y puesta en marcha de capacidades cloud orientadas a Advanced Analytics, Artificial Intelligence y Machine Learning .
El rol tendrá un fuerte foco en AWS, SageMaker y Amazon Neptune , participando en decisiones de arquitectura y definiendo lineamientos para ambientes de desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos.
Buscamos un perfil con experiencia práctica en arquitectura cloud, capaz de acompañar técnicamente al equipo y transformar necesidades de IA/ML en soluciones escalables, seguras y operables.
Diseñar la arquitectura base para servicios de Machine Learning en AWS .
Participar en la configuración y puesta en marcha de Amazon SageMaker .
Trabajar con SageMaker AI y SageMaker Unified Studio .
Definir lineamientos para ambientes de desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos.
Participar en la configuración y uso de Amazon Neptune para casos de uso relacionados con Machine Learning y grafos.
Definir buenas prácticas de seguridad, IAM, permisos, redes, costos, escalabilidad y operación .
Acompañar al equipo técnico en decisiones de arquitectura relacionadas con AI, Machine Learning y Graph technologies .
Contribuir a la definición de arquitecturas preparadas para modelos productivos y, cuando corresponda, prácticas de MLOps .
En Coderio valoramos el talento sin importar la ubicación. Somos una empresa remote-first , apasionada por la tecnología, el trabajo colaborativo y la compensación justa.
Ofrecemos un entorno inclusivo, desafiante y con oportunidades reales de crecimiento. En este rol vas a tener la posibilidad de trabajar con tecnologías modernas de Machine Learning y AWS , aportar tu experiencia técnica y ayudar a impulsar las mejores prácticas dentro de un equipo en crecimiento.
Si te motiva construir soluciones con impacto, compartir conocimiento y acompañar a otros profesionales en su desarrollo ,
$1 - $1 a month
Compensation details: 1-1
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Prometeo Talent es una agencia de reclutamiento con presencia en América y Europa. Ayudamos a empresas a encontrar profesionales talentosos en áreas de datos, analytics y negocios.
Actualmente, trabajamos junto a una empresa con sede en Estados Unidos especializada en medir la efectividad del marketing. Su trabajo consiste en ayudar a las organizaciones a entender mejor a sus consumidores, sus hábitos de compra, el desempeño de las marcas y el comportamiento del mercado a través del análisis de datos.
Estamos buscando un/a Analista de Datos (Machine Learning) para sumarse al equipo global de nuestro cliente.
Esta posición es ideal para personas analíticas, curiosas y orientadas a los datos, que disfruten trabajar con grandes volúmenes de información de consumidores y retail. El rol combina el trabajo técnico con una mirada de negocio: vas a transformar datos transaccionales y de comportamiento en métricas claras que ayuden a tomar decisiones.
Buscamos a alguien con buenos conocimientos de SQL y Python, atención al detalle y facilidad para entender datos y explicar resultados técnicos de forma clara a distintos equipos en inglés.
La posición está abierta a distintos niveles de experiencia, desde recién graduados con una sólida formación cuantitativa hasta profesionales con experiencia que quieran seguir desarrollando sus habilidades técnicas en análisis y manipulación de datos.
Crear, optimizar y ejecutar consultas en SQL para extraer información de bases de datos relacionales y data warehouses en la nube.
Desarrollar, ejecutar y validar modelos de Machine Learning, predictivos o estadísticos para identificar patrones de comportamiento de los consumidores y proyectar tendencias.
Transformar y agrupar datos transaccionales o de panel para calcular métricas de negocio como penetración de hogares, market share y tendencias de compra.
Crear y mantener tablas y vistas de datos organizadas que alimenten reportes recurrentes y dashboards.
Revisar resultados, realizar auditorías de datos y validar la lógica utilizada para asegurar la calidad y precisión de la información.
Utilizar filtros y lógica condicional para segmentar datos y analizar grupos específicos.
Limpiar, procesar y categorizar datos de texto no estructurados o semiestructurados.
Convertir estructuras de datos y resultados técnicos en resúmenes claros, bullet points o tablas para equipos y stakeholders de habla inglesa.
Entre 0 y 4 años de experiencia en Data Analysis, Business Analytics o roles similares. También consideramos perfiles junior con cursos relevantes, proyectos personales de datos o experiencia en prácticas, así como profesionales con experiencia trabajando con bases de datos y análisis de negocio.
Inglés avanzado, tanto escrito como hablado.
Conocimientos básicos a intermedios de SQL, incluyendo JOINs, agregaciones y lógica condicional con CASE WHEN.
Experiencia utilizando Python para limpieza, manipulación y procesamiento de datos, con buen manejo de pandas para transformaciones de datos.
Familiaridad con librerías como scikit-learn o statsmodels para desarrollar y evaluar modelos predictivos o estadísticos.
Experiencia trabajando con datos de texto: limpieza, procesamiento, filtros y búsqueda de patrones dentro de strings.
Buen entendimiento de bases de datos relacionales, incluyendo relaciones entre tablas, primary keys, foreign keys y normalización.
Título universitario en Business Analytics, Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Economía, Marketing o carreras relacionadas, idealmente con formación en bases de datos o análisis cuantitativo.
Experiencia trabajando con datos de consumidores, retail, paneles o transacciones.
Familiaridad con data warehouses en la nube como Snowflake, BigQuery o Redshift.
Experiencia o conocimientos en marketing analytics, consumer insights o market measurement.
Experiencia creando tablas o vistas de datos que alimenten dashboards y reportes recurrentes.
10 días de PTO para que puedas desconectarte.
100% remoto: trabaja desde donde estés y encuentra el equilibrio que mejor funcione para ti.
Forma parte de equipos y proyectos internacionales, trabajando con profesionales de distintos países.
Sigue desarrollando tus conocimientos en SQL, Python y Machine Learning mientras trabajas en proyectos interesantes y de impacto.