EMPLEOS IT

Data Science (Python IA) - Remoto - 1731

Compañía nativa digital con presencia global de gran escala de ingeniería, diseño e innovación, con sedes ubicadas en 18 países entre América, Asia y Europa. 

¿Qué necesitás para ser parte del equipo?

Nos encontramos en búsqueda de un/a Data Science, con sólida experiencia en Python - IA, para sumarse a un equipo en crecimiento y colaborar en la optimización y automatización de la infraestructura de uno de nuestros clientes.

Requisitos a nivel técnico:

• Experiencia sólida en programación con Python, especialmente en proyectos de IA y Machine learning. | Excluyente. 
• Sólido dominio de LangGraph, LangChain.
• Experiencia práctica con Large Language Models (LLMs) para la interpretación de datos.
• Experiencia ReAct agent, multi-agentes y RAG (bases de datos vectoriales, RAG de múltiples fuentes).
• Experiencia en manejo y procesamiento de datos estructurados, incluyendo bases de datos SQL y archivos CSV/Parquet.
• Inglés nivel conversacional - avanzado | Excluyente

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Data Engineer Sr - Remoto - 1727

Startup perteneciente a un reconocido Laboratorio de fármacos. 

¿Qué necesitás para ser parte del equipo?A nivel técnico:

• 5 años de experiencia en roles de Data Engineering en entornos cloud (AWS) | Excluyente
• Visión integral del ciclo de vida del dato: ingesta, transformación, disponibilidad y monitoreo.
• Dominio avanzado de AWS: Glue (Jobs y Catalog), S3, Athena, Lambda, IAM. | Excluyente
• Experiencia en integración de datos desde múltiples fuentes (APIs, bases de datos, archivos).
• Programación en Python para pipelines y automatización de procesos. | Excluyente
• Conocimiento avanzado en SQL y bases de datos como PostgreSQL, MariaDB, MongoDB.
• Gestión de infraestructura como código con Terraform.
• Control de versiones y CI/CD con Git, GitHub/GitLab.
• Conocimiento en seguridad y gobernanza de datos (roles, auditoría, control de acceso).
• Experiencia en operación de pipelines en producción con monitoreo y alertas.
• Manejo de formatos de almacenamiento optimizado como Parquet.

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Analytics Engineer – Puerto Madero,

Este profesional se diferencia de otros roles en el ámbito de los datos porque no solo se dedica al análisis, sino también a la creación de pipelines y al control de versiones. De este modo logra un flujo de trabajo más eficiente y colaborativo. Principalmente debe gestionar, transformar y modelar datos para que sean fácilmente comprensibles y accesibles para toda la organización.

Su importancia radica en que se encarga de optimizar la explotación de datos, mejora las estrategias comerciales y los procesos de toma de decisiones.

Funciones de un Analytics Engineer: 

• Modelado y transformación de datos: Una de las principales funciones del Analytics Engineer es estructurar, limpiar y preparar los datos para su análisis. Esto asegura que los datos sean precisos y fiables, lo que es crucial para cualquier tipo de análisis posterior.
• Integración de datos y desarrollo de pipelines: Diseñar y desarrollar pipelines es otra tarea esencial. Estos pipelines se encargan de extraer, transformar y cargar (ETL) los datos de la más alta calidad, garantizando que estén listos para su uso en cualquier momento 

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