Data Scientist

AVOS Tech | Chile; Santiago; Presencial; CLP 28.000.000 - 42.000.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Seguro complementario

Día libre por cumpleaños

Ajuste salarial por IPC

Rutas de estudios (Cloud)

Descripción de la vacante

AVOS Tech | Chile busca un Data Scientist para diseñar, construir y desplegar soluciones de ciencia de datos y ML en un entorno cloud. Colaborarás estrechamente con ingeniería de datos, producto y negocio para entregar valor directo.

Se valoran experiencia en Vertex AI, BigQuery y pipelines de datos, con enfoque en optimización de costos y monitoreo de modelos. Se trabajare1 en un stack moderno con contenedores y CI/CD orientado a ML.

Formación

• Requisitos: dominio de BigQuery, Vertex AI y SQL avanzado.
• Conocimientos de estadística y modelado predictivo.
• Experiencia con arquitecturas de datos (data lakes/w ds).

Responsabilidades

• Diseñar, construir y desplegar soluciones de ciencia de datos y ML en entorno cloud.
• Colaborar estrechamente con equipos de ingeniería de datos, producto y negocio.
• Mantener versionado y despliegue reproducible con ML Ops.

Conocimientos

BigQuery

Vertex AI

SQL avanzado

Estadística y modelado

Cloud Storage

Herramientas

Git

Kubernetes (GKE)

Docker

Descripción del empleo

Nos encontramos en busca de un Data Scientist para sumarse al equipo de datos y analítica avanzada. Será responsable de diseñar, construir y desplegar soluciones de ciencia de datos y machine learning en un entorno cloud, colaborando estrechamente con equipos de ingeniería de datos, producto y negocio.

Requisitos principales:

• BigQuery: consultas SQL avanzadas, particionamiento, clustering y optimización de costes.
• Vertex AI: entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos.
• SQL avanzado.
• Estadística y modelado predictivo.
• Cloud Storage: manejo de buckets y datos no estructurados.
• Experiencia con arquitecturas de datos (data lakes, data warehouses).
• Control de versiones con Git.

Requisitos deseables:

• AutoML para prototipado rápido.
• Vertex AI Pipelines (orquestación de flujos de ML / MLOps).
• Model Registry y gestión de versiones de modelos.

Procesamiento y almacenamiento de datos

• Dataflow (procesamiento batch y streaming, Apache Beam).
• Pub/Sub (mensajería y streaming de eventos).
• Dataproc (Spark/Hadoop gestionado).
• Dataprep (limpieza y preparación de datos).
• Looker / Looker Studio (visualización y BI).

Infraestructura y despliegue

• Cloud Functions / Cloud Run (despliegue de modelos como servicios).
• Kubernetes (GKE) para escalabilidad de modelos.
• Docker (contenerización de modelos y pipelines).
• CI/CD aplicado a modelos de ML (MLOps).

Certificaciones valoradas

• Seguro complementario
• Día libre por cumpleaños
• Ajuste salarial por IPC
• Rutas de estudios (Cursos y certificaciones cloud)