Data Scientist (SR) – Python / ML / GCP (Híbrido) · Inglés avanzado requerido

Talent Connect (Buenos Aires, Argentina) Follow 1 day ago

Data Scientist (SR) – Python / ML / GCP (Híbrido) · Inglés avanzado requerido

Argentina | Híbrido Full-time

Sobre el rol

Buscamos un/a Data Scientist Senior para liderar el diseño, desarrollo y despliegue de modelos analíticos, predictivos y prescriptivos con impacto real en el negocio del cliente: rendimiento de cultivos, predicción de precios de commodities, optimización logística, gestión de riesgo agroclimático y eficiencia industrial.

El rol es referente técnico dentro del equipo de Data & AI de un cliente en Estados Unidos, con capacidad para traducir necesidades de negocio en soluciones de machine learning end-to-end, trabajando con áreas de negocio, ingeniería de datos y MLOps en un entorno 100% en inglés.

Qué vas a hacer

Diseñar, entrenar, validar y poner en producción modelos de ML y estadística avanzada (forecasting de rendimientos, predicción de precios, segmentación, optimización de rutas, scoring crediticio agropecuario, entre otros)
Trabajar con datos heterogéneos y de gran volumen: satelitales/geoespaciales (NDVI, EVI, Sentinel/Landsat), meteorológicos, IoT, ERP y datos de mercado
Liderar proyectos analíticos end-to-end: definición del problema, exploración, feature engineering, modelado, evaluación, despliegue y monitoreo
Colaborar con Data Engineering en pipelines robustos y escalables, y con MLOps en versionado, CI/CD y monitoreo de modelos
Comunicar insights accionables a stakeholders técnicos y no técnicos (Originación, Trading, Operaciones, Comercial, Dirección)
Participar en la definición de la roadmap analítica, identificando oportunidades de IA por impacto y factibilidad
Mantenerse actualizado/a en IA aplicada al agro y proponer pruebas de concepto

Qué buscamos

Formación en Ciencias de Datos, Estadística, Matemática, Ingeniería, Economía, Agronomía cuantitativa o afines
Mínimo 5 años en roles de Data Science, con al menos 2 liderando proyectos analíticos end-to-end
Dominio sólido de Python: pandas, NumPy, scikit-learn, statsmodels, matplotlib/seaborn
Experiencia con frameworks de ML/DL: XGBoost, LightGBM, PyTorch o TensorFlow
SQL avanzado y trabajo con bases de datos relacionales y de gran volumen
Experiencia desplegando modelos en producción en entornos cloud (preferentemente GCP)
Sólidos fundamentos estadísticos: inferencia, regresión, series de tiempo, validación cruzada, A/B testing
Inglés avanzado (C1 o equivalente) , oral y escrito — interacción diaria con el cliente en EE.UU.

Valoramos especialmente

Experiencia en agroindustria, agtech, alimentos, commodities o sectores relacionados
Datos geoespaciales: GeoPandas, Rasterio, QGIS, Google Earth Engine, NDVI/EVI, imágenes satelitales
Forecasting de series de tiempo: Prophet, ARIMA, state-space, Transformers temporales
Plataformas de datos modernas: Databricks, Snowflake, BigQuery, dbt, Airflow
MLOps: MLflow, model registry, monitoreo de drift, CI/CD para modelos
IA generativa y LLMs aplicados a negocio: RAG, agentes, automatización
Visualización: Power BI, Tableau, Qlik o Looker
Posgrado, maestría o doctorado en disciplinas cuantitativas

Modalidad de trabajo