Senior Ml Ops Engineer - Remote, High-Impact

Oyster; Ciudad de Mendoza; Remote; ARS 900,000 - 1,400,000; Full time

Job summary

Oyster busca Analista de Datos (Machine Learning) para transformar grandes volúmenes de datos de consumo y retail en métricas accionables, combinando análisis técnico con visión de negocio.

Se valorará dominio de SQL y Python, experiencia con modelos predictivos y capacidad de comunicar resultados en inglés a diversos equipos. La posición ofrece crecimiento profesional y trabajo con equipos multidisciplinarios en Mendoza.

Qualifications

• Experiencia en análisis de datos y BI.
• Dominio de SQL y Python para manipulación y modelado.
• Capacidad de comunicar resultados en inglés a diferentes equipos.

Responsibilities

• Crear, optimizar y ejecutar consultas SQL en bases de datos relacionales y data warehouses.
• Desarrollar, validar y ajustar modelos de Machine Learning.
• Transformar datos para métricas de negocio y dashboards.
• Auditar y limpiar datos, garantizar calidad y trazabilidad.
• Explicar resultados a equipos en inglés.

Skills

SQL

Python

Inglés avanzado

Pandas

Modelos ML

Análisis de datos

Tools

Pandas

scikit-learn

statsmodels

Job description

Analista de Datos (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