Senior Ml Ops Engineer - Remote, Data Analytics

Memtime Gmbh; Buenos Aires; Remote; ARS 2,009,000 - 3,125,000; Full time

Benefits offered by this job

10 días PTO

100% remoto

Job summary

Memtime Gmbh busca un/a Analista de Datos (Machine Learning) para unirse a su equipo global. Participarás en la transformación de datos transaccionales y de comportamiento en métricas clave para decisiones de negocio, trabajando con SQL, Python y modelos de ML en un entorno internacional y 100% remoto.

La posición admite distintos niveles, desde perfiles junior hasta profesionales con experiencia, con foco en retail y consumidores.

Qualifications

• 0–4 años de experiencia en Data Analysis, Business Analytics u roles similares.
• Inglés avanzado, escrito y hablado.
• Conocimientos sólidos de SQL y Python para limpieza y modelado de datos.

Responsibilities

• Crear, optimizar y ejecutar consultas SQL para extraer información de bases de datos y data warehouses en la nube.
• Desarrollar, evaluar y desplegar modelos de Machine Learning, predictivos o estadísticos.
• Transformar y agrupar datos para calcular métricas de negocio y tendencias de compra.
• Crear y mantener tablas y vistas para dashboards y reportes recurrentes.
• Auditar datos, validar lógica y asegurar calidad de la información.
• Segmentar datos y analizar grupos específicos usando filtros y condiciones.

Skills

Análisis de datos

Inglés avanzado

Comunicación de resultados

Education

Título universitario en campos cuantitativos (Analytics, Estadística, CS, Economía)

Tools

SQL

Python

pandas

scikit-learn

Snowflake/BigQuery/Redshift

Job description

Localización: Buenos Aires, Argentina

Tipo de contrato: Full time

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.