Senior Ml Ops Engineer - Remote, Aws & Llms

Caramel Point; Ciudad de Mendoza; Remote; ARS 900,000 - 1,500,000; Full time

Job summary

Caramel Point busca un Analista de Datos (Machine Learning) para sumarse al equipo global. Trabajarás transformando datos transaccionales y de comportamiento en métricas claras para apoyar decisiones estratégicas.

Conocimientos en SQL y Python, capacidad de comunicar resultados en inglés y a distintos equipos. La posición admite diversos niveles de experiencia, desde recién graduados hasta profesionales con experiencia que quieran seguir desarrollando habilidades en análisis y manipulación de

Qualifications

• Se busca analista con sólidos conocimientos de SQL y Python.
• Capacidad para entender datos y explicar resultados a equipos en inglés.

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 ML para identificar patrones y proyectar tendencias.
• Transformar y agrupar datos para calcular métricas de negocio como penetración, market share y tendencias de compra.
• Crear y mantener tablas y vistas de datos que alimenten reportes y dashboards.
• Revisar resultados y auditar datos para asegurar la calidad y precisión.

Skills

SQL

Python

Job description

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.