Senior Data Scientist — Remoto - LATAM — Tech Projects - Python, SQL, AWS, Bigquery

Descripción del puesto

Sobre la vacante

X-Team está buscando un Senior Data Scientist para trabajar en proyectos innovadores desde cualquier ubicación en Latinoamérica. Esta posición es completamente remota y requiere experiencia sólida en Python, SQL y tecnologías cloud. El rol implica trabajar con grandes volúmenes de datos, implementar modelos predictivos y colaborar en equipos distribuidos.

Requisitos principales:

• Experiencia demostrable como Data Scientist Senior
• Dominio avanzado de Python para análisis de datos y machine learning
• Conocimiento profundo de SQL y bases de datos como PostgreSQL y BigQuery
• Experiencia con servicios cloud (AWS, GCP o Azure)
• Capacidad para trabajar en entornos remotos y comunicarse efectivamente

Beneficios mencionados:

• Oportunidad de trabajar en proyectos diversos y desafiantes
• Flexibilidad completa de trabajo remoto
• Ambiente internacional con equipos distribuidos

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es tu oportunidad de escapar de la rutina y sumergirte en proyectos que realmente importan. En X-Team, no solo aplicarás tus habilidades técnicas, sino que crecerás profesionalmente trabajando con tecnologías de vanguardia en un entorno que valora la autonomía y la innovación. Aprenderás a escalar soluciones de datos en infraestructuras cloud modernas mientras colaboras con expertos globales.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado (pandas, numpy, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch)
• SQL experto (optimización de queries, diseño de esquemas)
• Cloud computing (AWS SageMaker, GCP AI Platform, Azure ML)
• Big Data (BigQuery, Spark, data pipelines)
• Comunicación efectiva para presentar insights a stakeholders

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portfolio con proyectos reales que muestren tu proceso de análisis end-to-end
• Domina las preguntas técnicas sobre algoritmos de ML, estadística y diseño de experimentos
• Practica SQL complejo - las entrevistas suelen incluir ejercicios con joins, window functions y optimización
• Investiga sobre MLOps - cada vez más valorado en roles senior

Recursos recomendados

• Cursos: Fast.ai, Coursera ML Specialization, DataCamp
• Libros: "Hands-On Machine Learning" de Aurélien Géron, "Designing Data-Intensive Applications"
• Influencers: Cassie Kozyrkov (Chief Decision Scientist en Google), Andrew Ng
• Herramientas: Jupyter Notebooks, VS Code con extensiones Python, Docker para reproducibilidad

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

1. "Describe un proyecto completo de machine learning en el que hayas trabajado" *Tip:* Usa la estructura: problema de negocio → recolección/limpieza de datos → feature engineering → selección de modelo → evaluación → deployment → monitoreo. Menciona métricas concretas y desafíos superados.

2. "¿Cómo manejas datos desbalanceados en problemas de clasificación?" *Tip:* Demuestra conocimiento de técnicas como oversampling/undersampling, SMOTE, ajuste de pesos en el modelo, y métricas apropiadas (F1-score, AUC-ROC en lugar de accuracy).

3. "Explica la diferencia entre batch gradient descent, stochastic GD y mini-batch GD" *Tip:* Conecta la teoría con casos prácticos: batch para datasets pequeños, stochastic para online learning, mini-batch como equilibrio entre velocidad y estabilidad.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,500 - $2,800 | | Mid | $2,800 - $4,500 | | Senior | $4,500 - $7,500 |

*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. Para Data Scientists con experiencia en cloud y big data, los rangos superiores pueden alcanzar $9,000+ en empresas internacionales.*

Red flags a considerar

1. Falta de infraestructura de datos *Qué preguntar:* "¿Cómo es su pipeline de datos actual? ¿Tienen un data warehouse o lakehouse establecido?" Si la respuesta es vaga o mencionan solo Excel/CSV, podría indicar que pasarás más tiempo limpiando datos que haciendo ciencia.

2. Expectativas irreales sobre IA/ML *Qué investigar:* Revisa si la empresa tiene casos de uso claros para ML o si solo quieren "implementar IA" por moda. Pregunta sobre proyectos anteriores y su impacto medible en KPIs de negocio.

3. Aislamiento en equipos remotos *Señal de advertencia:* Si no mencionan procesos de colaboración, pair programming o reuniones regulares con stakeholders. En roles de data science, la comunicación constante es crucial para alinear modelos con necesidades de negocio.