Data Scientist Senior — Remoto - Global — Empresa de Datos y Analytics - Python,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Teradata, líder global en plataformas de datos y analytics, busca Data Scientists Senior para su programa de talento 2025. La empresa trabaja con las organizaciones más grandes del mundo, transformando datos complejos en decisiones claras y confiables. Esta es una oportunidad para unirse a un equipo que impulsa innovación con datos, cloud e IA.

Requisitos clave:

• Experiencia en análisis de datos, machine learning y plataformas cloud
• Pasión por analytics, IA y soluciones empresariales
• Capacidad para trabajar en entornos globales y multidisciplinarios

Beneficios:

• Oportunidades de crecimiento a nivel global
• Roles disponibles en múltiples países y modalidad remota
• Carrera en una empresa líder del sector

¿Por qué deberías aplicar?

Teradata no es solo otra empresa de tecnología. Es donde el data science se encuentra con el impacto empresarial real. Aquí trabajarás con datasets que pocas empresas en el mundo manejan, resolviendo problemas que afectan a industrias completas. Si buscas un lugar donde tu trabajo en machine learning y analytics realmente importe, donde puedas escalar desde roles técnicos hasta liderazgo, y donde tengas la oportunidad de trabajar con los mejores en el campo, esta es tu oportunidad.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado con librerías como Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch
• Machine Learning aplicado a problemas empresariales
• Cloud platforms (AWS, Azure, GCP) para despliegue de modelos
• SQL y experiencia con bases de datos a gran escala
• Storytelling con datos para comunicar insights a stakeholders
• Inglés fluido para entornos globales

Tips prácticos para este puesto

• Personaliza tu aplicación: Incluye tu rol objetivo en el asunto del correo para revisión prioritaria
• Enfócate en impacto: En tu CV, destaca proyectos donde tus modelos de ML generaron valor empresarial medible
• Prepárate para escala: Teradata maneja datos a nivel enterprise - demuestra experiencia con datasets grandes
• Muestra versatilidad: Data science aquí va más allá del modelo - incluye deployment, monitoring y business impact

Recursos recomendados

• Herramientas: Jupyter, Git, Docker, Kubernetes, Apache Spark
• Librerías: Scikit-learn, XGBoost, FastAPI, MLflow
• Documentación: Teradata Vantage documentation, AWS Machine Learning
• Influencers: Cassie Kozyrkov (Chief Decision Scientist en Google), Andrew Ng
• Cursos: Machine Learning Specialization (Coursera), Data Science Bootcamps

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe un proyecto completo de machine learning desde ideación hasta deployment"

*Tip: Estructura tu respuesta con business problem, data collection, feature engineering, model selection, validation, deployment y monitoring. Menciona métricas de éxito empresarial, no solo técnicas.*

• "¿Cómo manejas el trade-off entre bias y variance en modelos complejos?"

*Tip: Explica técnicas específicas (regularización, cross-validation, ensemble methods) y cómo las aplicaste en proyectos reales. Menciona cómo monitoreas estos trade-offs en producción.*

• "Describe una vez que tus insights de datos influenciaron una decisión empresarial importante"

*Tip: Usa el framework STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado). Cuantifica el impacto en términos de revenue, cost savings o efficiency gains.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,500 - $4,000 | | Mid | $4,000 - $6,500 | | Senior | $6,500 - $10,000+ |

*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. Teradata siendo empresa global podría ofrecer salarios en el rango superior.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en el proyecto específico

*Qué preguntar: "¿Podría describir el primer proyecto en el que trabajaría? ¿Cuáles son los KPIs de éxito?"* *Señal de advertencia: Respuestas vagas como "trabajarás en varios proyectos" sin detalles concretos*

• Bandera roja 2: Infraestructura de datos desorganizada

*Qué investigar: Pregunta sobre data pipelines, calidad de datos y herramientas de monitoring en producción* *Señal de advertencia: "Estamos migrando nuestros sistemas" sin roadmap claro o "los datos están en varios lugares"*

• Bandera roja 3: Expectativas irreales sobre IA/ML

*Qué detectar: Pregunta sobre casos de uso anteriores y resultados obtenidos* *Señal de advertencia: "Queremos implementar AI en todo" sin entender limitaciones o "esperamos que el modelo resuelva X en 2 meses" sin data histórica*