Data Scientist Senior Machine Learning — Remoto - Argentina — Ciencia de Datos - Python, Azure, SQL, MLOps

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Werben HR busca un/a Data Scientist SSR/SR con perfil 100% hands-on para integrarse a un equipo regional de Data Science. El rol implica trabajar con modelos de Machine Learning tradicionales en Azure y resolver problemáticas reales de negocio. Modalidad remota con encuentros presenciales ocasionales en Buenos Aires. Se requiere experiencia práctica en ciencia de datos y capacidad para abordar desafíos empresariales concretos.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta oportunidad te permite unirte a un equipo regional de Data Science, donde podrás aplicar Machine Learning en escenarios del mundo real y crecer profesionalmente en un entorno colaborativo. Aprenderás a desplegar modelos en Azure y a optimizar procesos de negocio, desarrollando habilidades clave en MLOps y análisis de datos que son altamente demandadas en el mercado actual.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Python, SQL, Azure ML, Machine Learning tradicional, MLOps
• Soft skills: Pensamiento analítico, comunicación efectiva, trabajo en equipo, orientación a resultados

Tips prácticos para este puesto

• Asegúrate de tener proyectos prácticos en tu portafolio que demuestren experiencia con modelos de ML y Azure.
• Prepara ejemplos concretos de cómo has resuelto problemáticas de negocio usando ciencia de datos.
• Familiarízate con las mejores prácticas de MLOps para mejorar tus posibilidades en el proceso de selección.

Recursos recomendados

• Tools: Azure Machine Learning Studio, Jupyter Notebooks, Git
• Librerías: Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib
• Documentación: Microsoft Azure ML docs, Kaggle datasets
• Influencers: Andrew Ng, Cassie Kozyrkov
• Cursos: Machine Learning en Coursera, Data Science en edX

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto de Machine Learning en el que hayas trabajado y cómo impactó en el negocio." *Tip: Enfócate en el proceso, resultados medibles y aprendizajes clave.*
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas el despliegue y monitoreo de modelos en producción?" *Tip: Menciona herramientas como Azure ML y prácticas de MLOps.*
• Pregunta 3: "¿Qué métricas usas para evaluar modelos de clasificación/regresión?" *Tip: Explica métricas comunes como precisión, recall, F1-score o RMSE, y cuándo aplicarlas.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,500 - $2,500 | | Mid | $2,500 - $4,000 | | Senior | $4,000 - $6,000 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en los objetivos del equipo de Data Science. *Qué preguntar en la entrevista para detectarla:* "¿Cuáles son los KPIs principales del equipo y cómo se miden?"
• Bandera roja 2: Infraestructura tecnológica desactualizada o sin soporte para MLOps. *Qué investigar antes de aceptar:* Pregunta sobre las herramientas y procesos actuales de despliegue de modelos.
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre los tiempos de implementación de modelos. *Señal de advertencia común en este tipo de rol:* Si mencionan plazos muy cortos sin considerar la complejidad del desarrollo y validación.