Remote Ai/Ml Engineer — Production-Grade Ai Solutions

Fullstack; Rosario; Remote; ARS 106,019,000 - 151,455,000; Full time

Benefits offered by this job

10 días de PTO

Remoto 100%

Job summary

Fullstack busca un/a Data Analyst (Machine Learning) para transformar datos transaccionales y de comportamiento en métricas claras para la toma de decisiones. Tu trabajo combinará análisis técnico con visión de negocio, manejando SQL y Python y comunicando resultados en inglés a equipos internacionales.

La posición admite 100% remoto y está abierta a perfiles desde recién graduados hasta profesionales con experiencia.

Qualifications

• Entre 0 y 4 años de experiencia en Data Analysis, Business Analytics o roles similares.
• 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.

Responsibilities

• 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.
• Transformar y agrupar datos transaccionales o de panel para calcular métricas de negocio.
• Crear y mantener tablas y vistas de datos organizadas que alimenten reportes recurrentes y dashboards.
• Revisar resultados y validar la lógica para asegurar la calidad de la información.

Skills

SQL

Python

Inglés avanzado

Education

Universitario en Analítica/Estadística

Tools

Snowflake

BigQuery

Redshift

Job description

• Ofertas de Remote Ai Ml Engineer Production Gr...

Modalidad: 100% Remoto – Internacional / EE.UU

Equipo actual: 15 personas

Sobre la empresa

Somos una startup tecnológica de EE.UU. en etapa seed, con una misión clara: empoderar a cualquier persona para crear software usando herramientas no-code potenciadas por IA. Nuestro objetivo es hacer el desarrollo de software más accesible, veloz e intuitivo para todos. Nuestro equipo es 100% remoto, liviano y enfocado en resultados. Valoramos la intensidad, la autonomía y el impacto.

¿Qué harás?

• Optimizar la inferencia de voz basada en transformers para lograr una latencia ultra baja
• Afinar modelos para la comprensión y síntesis de emociones
• Analizar y reducir cuellos de botella en flujos de trabajo de ML en tiempo real
• Diseñar y construir SDKs para integrar voz en aplicaciones de consumo
• Colaborar con los fundadores en arquitectura y feedback de clientes
• Responsabilizarse del sistema de ML de principio a fin (desde el diseño del modelo hasta el despliegue en infraestructura)

Stack Tecnológico

• PyTorch
• CUDA
• vLLM
• SGLang
• Streaming
• Docker
• Kubernetes

Requisitos

Haber trabajado previamente en startups de EE.UU. o empresas multinacionales
Sólida experiencia trabajando en entornos remotos
Buen nivel de inglés (avanzado/nativo)
Autonomía, mentalidad product-first y foco en resultados

¿Por qué sumarte?

• Trabajar codo a codo con los fundadores en un equipo pequeño e intenso (4 personas).
• Trayectoria inicial sólida con pipelines líderes en IA para consumidores.
• Rol fundamental : ser dueño de la infraestructura de ML desde el primer día.
• Producto de alto impacto que está reinventando la interacción por voz.

Proceso de selección

• Screening with CTO (30 min)
• Tech interview with co‑founder + take‑home ML task
• 3-day paid work tria

Data Analyst (Machine Learning)

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 estés y encuentre 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.