Sr Machine Learning Architect - Aws

Lever, Inc.; Ciudad de Mendoza; A distancia; ARS 700.000 - 1.400.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Lever, Inc. está buscando un Analista de Datos (Machine Learning) para unirse a su equipo global. Trabajarás transformando datos transaccionales y de comportamiento para generar métricas claras y apoyar decisiones de negocio.

Requerimos SQL y Python, atención al detalle y capacidad de explicar resultados en inglés. Puesto remoto 100%, con proyectos internacionales y desarrollo continuo en SQL, Python y ML.

Formación

• Entre 0 y 4 años de experiencia en Data Analysis, Business Analytics o roles similares.
• Inglés avanzado (hablado y escrito).
• Conocimientos de SQL (JOINs, agregaciones, CASE WHEN).
• Python para limpieza, manipulación y pandas para transformaciones.
• Experiencia con datos de texto y normalización de bases de datos relacionales.

Responsabilidades

• Crear, optimizar y ejecutar consultas SQL para extraer información.
• Desarrollar, ejecutar y validar modelos de Machine Learning o estadísticos.
• Transformar datos transaccionales o de panel para métricas de negocio.
• Crear y mantener tablas y vistas para dashboards y reportes.
• Auditar datos y validar la lógica para asegurar calidad.
• Analizar y segmentar datos para grupos específicos.

Conocimientos

SQL

Python

Pandas

English

Machine Learning

Data Analysis

Big Picture thinking

Educación

Business Analytics

Statistics

Mathematics

Computing/CS

Economics/Marketing

Herramientas

Snowflake

BigQuery

Redshift

Descripción del empleo

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.