Job Description

Data Scientist Senior – AWS / Sagemaker / Python / Neptune
Modalidad: Contratista Independiente
Ubicación: Sur América
Proyecto para cliente regional a través de empresa tecnológica privada
Tecnologías Python | AWS | SageMaker | ML/AI | Estadística | SQL | Neptune
Una empresa tecnológica privada busca incorporar un/a Data Scientist para trabajar en un proyecto estratégico con uno de sus clientes en la región. La posición es 100% remota, en modalidad contratista independiente, y está abierta a profesionales de cualquier país de Latinoamérica.
Aplica exclusivamente en getonbrd.com.

· Estandarizar procesos de ingesta, limpieza y gobierno de datos en el Data Lake.
· Diseñar, entrenar y desplegar modelos de ML/AI end-to-end sobre infraestructura AWS.
· Construir y optimizar procesos de feature engineering para preparar datasets de entrenamiento.
· Desarrollar y entrenar modelos de machine learning utilizando AWS, principalmente SageMaker.
· Diseñar e implementar grafos de conocimiento / ontología del dominio (entidades, atributos y relaciones).
· Evaluar el desempeño de modelos mediante métricas y técnicas de validación adecuadas.
· Implementar pipelines de machine learning reproducibles para entrenamiento y despliegue.
· Desplegar modelos en producción mediante endpoints de inferencia en tiempo real o batch.
· Monitorear el desempeño de los modelos en producción y gestionar reentrenamientos.
· Traducir insights técnicos en productos de analítica avanzada para la toma de decisiones.
· Colaborar con equipos técnicos y de negocio para definir soluciones analíticas escalables.
Responsabilidades:
· Ingeniería de datos: Pipelines en S3, Glue, Lambda, Athena. Feature engineering, validación y monitoreo de calidad.
· Modelado estadístico y ML: Regresión, clasificación, series de tiempo, NLP. Evaluación rigurosa y documentación técnica.
· Deployment y MLOps: Productización en SageMaker/Lambda. CI/CD, versionamiento y monitoreo de modelos.
· Análisis y comunicación: Dashboards, storytelling y soporte a decisiones estratégicas.
· Gobierno y ética de datos: Mejores prácticas, documentación, reproducibilidad y cumplimiento normativo.

· Formación en Ingeniería, Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación o afines.
· Python avanzado (pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow deseable).
· Experiencia comprobable con AWS: S3, Athena, Data Lake, Lambda, SageMaker Studio.
· Sólida base en estadística aplicada e inferencia. • Experiencia completa en ciclos de vida ML/AI.
· SQL avanzado (Athena, Presto, Redshift).
· Control de versiones, documentación y testing de modelos/datos.
· Experiencia práctica en bases de datos de grafos.
· Deseables: Conocimientos en PySpark o SparkSQL. • Visualización con herramientas como Power BI.
Habilidades blandas:
Pensamiento crítico y enfoque científico.
Autonomía, comunicación efectiva y colaboración.
Curiosidad y aprendizaje continuo.

Conocimientos en PySpark o SparkSQL. PyTorch/TensorFlow deseable.

Trabajo 100% remoto: