Genai & Ml Engineer — Remote Voice Ai & Sdks

Improving South America; Ciudad de Mendoza; Remote; ARS 1.000.000 - 1.500.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

10 días PTO

Remoto 100%

Equipo internacional

Zusammenfassung

Improving South America busca un Analista de Datos (Machine Learning) para unirse al equipo global de su cliente en EEUU. Reportarás alinear datos de consumidores y retail, transformando datos en métricas accionables para decisiones de negocio.

Se valorará experiencia en SQL, Python y modelos predictivos, con capacidad de comunicar resultados en inglés a equipos variados. Puesto 100% remoto, con posibilidad de colaborar con proyectos internacionales.

Qualifikationen

• Conocimientos de SQL y Python para limpiar, manipular y analizar datos.
• Inglés avanzado, tanto escrito como hablado.
• Experiencia o formación en ML/analítica de datos y proyectos relevantes.

Aufgaben

• Crear, optimizar y ejecutar consultas en SQL para extraer información de bases de datos y data warehouses en la nube.
• Desarrollar, evaluar y mantener modelos de Machine Learning para detectar patrones y proyecciones de tendencias.
• Transformar datos transaccionales o de panel para calcular métricas de negocio como penetración de hogares y market share.
• Crear y mantener tablas y vistas que alimenten dashboards y reporting.
• Auditar resultados y validar lógica para garantizar la calidad de la información.
• Segmentar datos y analizar grupos específicos con filtros y condiciones.
• Limpiar, procesar y categorizar datos de texto no estructurados.
• Convertir resultados técnicos en resúmenes claros para equipos de habla inglesa.

Kenntnisse

SQL

Python

Inglés avanzado

Análisis de datos

Modelos ML

Ausbildung

Business Analytics

Estadística

Ciencias de la Computación

Tools

Pandas

Scikit-learn

BigQuery

Jobbeschreibung

Buenos Aires, Argentina

Full time

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 sus 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.

Responsabilidades

• 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.

Requerimientos

• 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.

Será un plus si tienes

• 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.

Beneficios

• 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.