Data Scentist (Senior)

Requerimientos del cargo

• Dominio de Python para desarrollo de soluciones de Machine Learning.
• Conocimiento en Ops / CI/CD.
• Conocimiento y experiencia en servicios en AWS: IAM, Lambda, Athena, ECS, ECR, S3, CloudWatch, API Gateway.
• Experiencia en integración de servicios y diseño de arquitecturas de datos.
• Experiencia con GitHub y prácticas de versionamiento de código.
• Conocimientos en microservicios y arquitectura de ingeniería de software.
• Habilidades de comunicación para presentar hallazgos complejos a stakeholders técnicos y no técnicos.
• Dominio de SQL y herramientas de análisis de datos.

Projects

2Brains es una consultora tecnológica que impulsa el crecimiento y la evolución de organizaciones líderes en Latinoamérica. Diseñamos y construimos el futuro digital de nuestros clientes a través de una integración profunda y estratégica de negocio, experiencia y tecnología, convirtiendo desafíos complejos en impacto real.

Hoy, 2Brains forma parte de Acid Labs, uno de los principales grupos de consultoría tech e innovación de la región. Esta adquisición fortalece nuestra propuesta de valor, ampliando nuestra escala, capacidades tecnológicas y presencia regional, y nos permite acompañar a nuestros clientes con soluciones más robustas, ágiles y de alto impacto en todo su ciclo de transformación.

Funciones del cargo

• Crear modelos predictivos, explicativos o prescriptivos que resuelvan problemas de negocio y generen ventajas competitivas.
• Diseñar y ejecutar experimentos rigurosos, incluyendo A/B testing e inferencia causal, para validar hipótesis y medir impacto de soluciones.
• Construir y optimizar modelos de Machine Learning asegurando precisión, robustez y escalabilidad.
• Realizar análisis exploratorios de grandes volúmenes de datos para identificar patrones y anticipar escenarios.
• Desarrollar y mantener pipelines de datos y modelos aplicando buenas prácticas de MLOps e ingeniería de software.
• Diseñar e implementar integraciones entre servicios y APIs, asegurando la correcta comunicación entre componentes del ecosistema de datos.
• Participar en decisiones de arquitectura de soluciones de datos, proponiendo diseños escalables y mantenibles.
• Colaborar con equipos de producto, negocio y técnicos para traducir problemas de negocio en soluciones de datos con impacto real.
• Configurar y mantener sistemas de monitoreo y observabilidad (CloudWatch, métricas personalizadas) para pipelines y modelos en producción.
• Monitorear el rendimiento de modelos en producción y proponer estrategias de mejora continua.
• Documentar modelos, experimentos y resultados de manera exhaustiva.

Condiciones

• Trabajar con un equipo de alto rendimiento, aprendemos y nos desarrollamos juntos.
• Acceso a grandes clientes y proyectos desafiantes.
• Aprendizaje y crecimiento permanente, organizamos meetups, capacitaciones y actividades culturales.
• Un entorno de trabajo flexible y dinámico.
• Espacio para charlas internas.
• Asignación de computadora para tu trabajo.
• Cursos de especialización.

Opcionales

• Experiencia en MLOps y despliegue de modelos en producción.
• Experiencia con frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Keras).
• Experiencia en procesos logísticos o industrias relacionadas.
• Certificaciones en AWS.
• Conocimiento en otras plataformas cloud (GCP, Azure).