Data Scientist / ML Engineer Sr. (Mantenimiento Predictivo)
Buscamos Data Scientist / ML Engineer Sr. enfocado en mantenimiento predictivo para ingresar en relación de dependencia en importante empresa de tecnología para llevar al siguiente nivel sus modelos y soluciones de analítica avanzada. Serás responsable de mantener los modelos actuales en su mejor versión, diseñar y probar nuevas hipótesis basadas en datos reales de flota y mantenimiento, y participar en otros proyectos de IA que impacten directamente en la operación de los clientes.
- Modalidad híbrida (4 días remoto x 1 día presencial) | Oficinas ubicadas en zona Norte
- Lunes a viernes | 9 a 18 hs
El/la candidato/a ideal combina un fuerte background técnico en machine learning con curiosidad de negocio, disfruta experimentar, medir y mejorar continuamente, y se siente cómodo/a trabajando codo a codo con producto, ingeniería y operaciones para que los modelos generen resultados tangibles en el mundo real.
Requisitos- Experiencia comprobada trabajando como Data Scientist, Machine Learning Engineer o rol similar en entornos de producto o negocio.
- Conocimientos sólidos de estadística, machine learning supervisado y no supervisado (regresión, clasificación, árboles, gradient boosting, etc.).
- Experiencia práctica en Python y su ecosistema de datos (pandas, NumPy, scikit-learn; deseable experiencia con frameworks como PyTorch o TensorFlow).
- Sólidos conocimientos de SQL y modelado de datos analíticos.
- Experiencia construyendo, evaluando y manteniendo modelos en producción, idealmente sobre datos de series de tiempo, IoT, telemática o procesos operativos.
- Familiaridad con conceptos de MLOps: versionado de modelos y datasets, monitoreo de performance, despliegue de modelos, reproducibilidad de experimentos.
- Experiencia trabajando con alguno de los principales proveedores cloud AWS, GCP o Azure).
- Conocimientos en herramientas de gestión de código y colaboración: git y, específicamente, GitHub.
- Habilidades de comunicación para presentar resultados y hallazgos a audiencias técnicas y no técnicas.
- Mentalidad de producto: interés en entender el negocio, a los usuarios y el impacto real de los modelos.
- Experiencia previa en mantenimiento predictivo, gestión de flotas, telemática o industrias relacionadas (logística, transporte, manufactura, oil & gas, etc.).
- Conocimiento de herramientas de experimentación y tracking de modelos (por ejemplo, MLflow, Weights & Biases o similares).
- Familiaridad con prácticas de ingeniería de datos ETL/ELT, orquestadores, data warehouses/lakes).
- Experiencia trabajando con metodologías ágiles Scrum, Kanban).
- Conocimientos en visualización de datos y storytelling Power BI, Tableau, Looker, etc.).
- Relación de dependencia
- Prepaga Swiss Medical
- Ajustes salariales periódicos
- Bono anual (con pago trimestral)
- Día de cumpleaños libre
- Contratación estable y a largo plazo