Machine Learning Analyst | 100% Remoto | Latam

Prometeo Talent; Tandil; A distancia; ARS 1.500.000 - 2.700.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

10 days PTO

Remote work

Descripción de la vacante

Prometeo Talent busca un Analista de Datos (Machine Learning) para unirse al equipo global de su cliente, trabajando con grandes volúmenes de datos de consumidores y retail. Se valoran habilidades en SQL, Python y análisis orientado a negocio, con capacidad de comunicar resultados en inglés a distintos equipos.

La posición es remota y admite colaboración con equipos internacionales; se requieren entre 0 y 4 años de experiencia y un perfil analítico con formación cuantitativa sólida.

Formación

• Conocimientos de SQL básico a intermedio: JOINs, agregaciones y CASE WHEN
• Python para limpieza, manipulación y procesamiento de datos (pandas)
• Inglés escrito y hablado profesional
• Experiencia con datos de texto y limpieza de strings
• Conocimientos de ML para desarrollo y evaluación de modelos
• Conocimientos de bases de datos relacionales y normalización

Responsabilidades

• Crear, optimizar y ejecutar consultas SQL sobre bases de datos y data warehouses
• Desarrollar, ejecutar y validar modelos de Machine Learning
• Transformar y agrupar datos para calcular métricas de negocio
• Crear y mantener tablas y vistas para dashboards
• Auditar y validar calidad de datos
• Segmentar datos y analizar grupos específicos
• Convertir resultados técnicos en resúmenes claros para stakeholders de habla inglesa

Conocimientos

SQL

Python

Inglés (avanzado)

Análisis de datos

Machine Learning

Educación

Business Analytics/Estadística/Matemáticas/Ciencias de la Computación

Herramientas

pandas

scikit-learn

SQL Data Warehouses

Descripción del empleo

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 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.

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.

10 días de PTO para que puedas desconectarte.

100% remoto: trabaja desde donde estás 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.