Remote Senior Ml Ops Engineer — End-To-End Ml In Production

Yo Ai Labs; Buenos Aires; Remote; ARS 136,310,000 - 181,747,000; Full time

Benefits offered by this job

10 días de PTO

Remoto 100%

Equipo internacional

Job summary

Yo Ai Labs busca un Analista de Datos con enfoque en Machine Learning para unirse a su equipo remoto. Se valoran habilidades en SQL, Python y manejo de datos, con capacidad de traducir hallazgos técnicos en insights de negocio para equipos internacionales.

El rol combina aspectos técnicos y de negocio, trabajando con grandes volúmenes de datos de consumidores y retail, transformando datos transaccionales en métricas accionables y dashboards.

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.
• Familiaridad con librerías como scikit-learn o statsmodels para desarrollar y evaluar modelos.
• Experiencia trabajando con datos de texto: limpieza, procesamiento de filtros y búsqueda de patrones en strings.

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 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.

Skills

SQL

Python

Pandas

ML modelling

Data analysis

English

Education

Business Analytics / Statistics / Mathematics / CS / Economics

Tools

Snowflake

BigQuery

Redshift

scikit-learn

statsmodels

Job description

• Ofertas de Remote Senior Ml Ops Engineer End T...

¡Lo siento! ¿Qué no te gustó de este trabajo?

El trabajo no coincide con mi búsqueda

Descripción de trabajo irrelevante

Muy pocos detalles / Falta de información

El trabajo parece obsoleto

Sospechoso / Parece una estafa

Otro (por favor especificar).

Gracias por tus comentarios.

Su aportación nos ayuda a mejorar nuestro servicio.

¿Este trabajo es un acierto o un fracaso?

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 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.

¿