Científico/a de datos

Distrocuyo S.A.; Ciudad de Mendoza; Presencial; ARS 70.000 - 90.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa tecnológica innovadora en Mendoza busca un profesional en ciencia de datos para impulsar proyectos de analítica avanzada e IA en Azure. Se requiere capacidad de diseñar, implementar y validar modelos de machine learning. La experiencia en entornos cloud y un enfoque colaborativo son esenciales. Se ofrece aprendizaje continuo en un entorno dinámico.

Formación

• 2-4 años en roles de ciencia de datos o IA.
• Experiencia en la puesta en producción de modelos MLOps en entornos cloud.
• Participación en proyectos de innovación tecnológica y analítica avanzada.

Responsabilidades

• Diseñar, entrenar y validar modelos de machine learning y deep learning.
• Desarrollar pipelines de datos y procesos ETL/ELT en Azure.
• Implementar soluciones de MLOps en Azure.
• Integrar fuentes de datos estructurados y no estructurados en Azure Data Lake.
• Explorar tendencias emergentes en IA y proponer aplicabilidad al negocio.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios para soluciones data-driven.
• Presentar resultados y hallazgos a stakeholders.
• Documentar desarrollos y mejores prácticas.

Conocimientos

Python

.NET

Java

scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

Keras

XGBoost

Azure Data Factory

Microsoft Fabric

Power BI

Educación

Ciencias de la Computación

Ingeniería

Matemática

Estadística

Física

Descripción del empleo

Propósito del puesto

Sumarse al equipo de Tecnología para impulsar proyectos de analítica avanzada e Inteligencia Artificial sobre el ecosistema Microsoft Azure y Fabric. El objetivo es transformar datos corporativos en valor estratégico, optimizando procesos y contribuyendo al gobierno de datos de la organización.

Responsabilidades principales

• Diseñar, entrenar y validar modelos de machine learning y deep learning en entornos Azure Machine Learning y Fabric.
• Desarrollar pipelines de datos y procesos ETL/ELT en Azure Data Factory y Fabric Data Pipelines, asegurando calidad, disponibilidad y trazabilidad.
• Implementar soluciones de MLOps en Azure: registro de modelos, automatización de despliegues y monitoreo en producción.
• Integrar fuentes de datos estructurados y no estructurados en Azure Data Lake Gen2/OneLake, aplicando principios de gobierno con Microsoft Purview.
• Explorar tendencias emergentes en IA (NLP, visión por computadora, modelos generativos, reinforcement learning) y proponer su aplicabilidad al negocio.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios para traducir necesidades en soluciones data-driven.
• Presentar resultados y hallazgos de manera clara a stakeholders técnicos y de negocio.
• Documentar desarrollos, procesos y mejores prácticas para favorecer la reutilización y escalabilidad.

Conocimientos técnicos

• Lenguajes: Python, .NET, Java
• Frameworks: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost
• Data & Cloud: Azure Data Factory, Synapse, Data Lake Gen2/OneLake, Microsoft Fabric, Azure ML. (Excluyente)
• Gobierno de datos: Microsoft Purview.
• Bases de datos: SQL, NoSQL y entornos distribuidos (Spark).
• Visualización: Power BI (Excluyente).
• Integración con SAP Datasphere para escenarios de analítica corporativa. (deseable)
• Conocimientos en OpenAI, Copilot Studio.

Competencias clave

• Pensamiento creativo e innovador.
• Orientación a resultados y foco en impacto de negocio.
• Capacidad de comunicar hallazgos complejos de forma clara.
• Trabajo colaborativo en equipos multidisciplinarios.
• Curiosidad y aprendizaje continuo de nuevas tendencias tecnológicas.

Experiencia

• 2-4 años en roles de ciencia de datos o IA.
• Experiencia probada en la puesta en producción de modelos (MLOps) dentro de entornos cloud (Azure preferentemente).
• Participación en proyectos de innovación tecnológica y analítica avanzada.

Formación académica

• Estudios en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemática, Estadística, Física o afines.
• Certificaciones en Data Science, IA o Big Data (deseable).