Remote Cfd Engineer & Ai Trainer For Fluid Simulation

Mindrift; Quilmes; A distancia; ARS 61.816.000 - 108.178.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Mindrift busca un Analista de Datos (Machine Learning) para sumarse al equipo global. Transformarás datos transaccionales y de comportamiento en métricas claras que apoyen decisiones de negocio. Trabajarás con SQL y Python para limpiar, unir y modelar datos, desarrollando modelos predictivos y evaluando su rendimiento.

Deberás comunicar resultados en inglés a distintos stakeholders. La posición admite distintos niveles de experiencia, desde recién graduados hasta profesionales con experiencia

Formación

• 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.
• Familiaridad con librerías como scikit-learn o statsmodels para desarrollar y evaluar modelos predictivos o estadísticos.
• Experiencia trabajando con datos de texto: limpieza, procesamiento de filtros y búsqueda de patrones.
• Buen entendimiento de bases de datos relacionales, incluyendo relaciones entre tablas, primary 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.

Responsabilidades

• Crear, optimizar y ejecutar consultas 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 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, auditar datos y validar la lógica utilizada para asegurar la calidad y precisión de la información.
• Convertir estructuras de datos y resultados técnicos en resúmenes claros para stakeholders de habla inglesa.

Conocimientos

SQL

Python

Inglés avanzado

Análisis de datos

Limpieza y manipulación de datos

Modelos ML/estadísticos

Comunicación en inglés de resultados

Educación

Bachelor en Business Analytics / Estadística / Matemáticas / CS / Economía

Herramientas

Pandas

Scikit-learn

Statsmodels

Snowflake

BigQuery

Redshift

Descripción del empleo

Analista de Datos (Machine Learning)

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.

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