Científico de Datos

Descripción

Resumen: Como Científico de Datos, construirás conjuntos de datos, características y modelos de aprendizaje automático dentro de Databricks para impulsar decisiones de inteligencia de marketing. Aspectos destacados: 1. Trabajar con una plataforma nativa en la nube Databricks Lakehouse y una cultura orientada a la IA 2. Experiencia práctica con Databricks en una plataforma moderna de tipo lakehouse 3. Mentoría y crecimiento profesional con arquitectos senior **Científico de Datos** **(Aprendizaje Automático \& Databricks)** ------------------------------------------------------- **Salario** \| 2 000 USD/mes (pagos quincenales) **Ubicación** \| Teletrabajo desde América Latina **Horario** \| Jornada completa **Tipo de empleo** \| Contratista **Beneficios \& Tiempo libre** \| Días festivos estadounidenses libres, permisos pagados generosos, capacitación interna y mentoría #### **Acerca del cliente** Latino Legends colabora con una empresa estadounidense de inteligencia de marketing de rápido crecimiento para identificar talento nearshore de primer nivel. Nuestro cliente no solo informa sobre los datos: los utiliza para construir soluciones que impulsan decisiones de marketing para más de 1 000 clientes distribuidores a través de canales digitales y directos. Opera sobre una plataforma nativa en la nube Databricks Lakehouse y fomenta una cultura orientada a la IA, donde las herramientas modernas aceleran el análisis y la implementación. #### **El puesto** Como Científico de Datos, trabajarás principalmente dentro de Databricks construyendo conjuntos de datos, características y modelos de aprendizaje automático que potencien la inteligencia de marketing. Destinarás tu tiempo a la preparación de datos, al análisis exploratorio, a la ingeniería de características y al entrenamiento/evaluación de modelos, con el apoyo de ingenieros y arquitectos senior en el lado de producción. #### **Principales responsabilidades** ##### **Datos y modelado (80 %)** * Construir y mantener canalizaciones y transformaciones de datos en Databricks mediante Python, PySpark y SQL. * Realizar análisis exploratorios de datos para comprender conjuntos de datos relacionados con marketing, campañas y clientes. * Diseñar características, preparar conjuntos de datos para entrenamiento y entrenar, evaluar y ajustar modelos de aprendizaje automático. * Apoyar la implementación y supervisión de modelos en producción junto con ingenieros senior. * Investigar y resolver problemas de calidad de datos en fuentes originales y canalizaciones. * Aprovechar eficientemente herramientas de programación asistida por IA sin comprometer la calidad del código ni la comprensión profunda. ##### **Colaboración y calidad (20 %)** * Participar en la planificación de sprints, reuniones diarias (standups) y retrospectivas dentro de un marco ágil/SCRUM. * Escribir pruebas, verificaciones de validación de datos y participar en revisiones de código. * Documentar conjuntos de datos, características, supuestos y resultados de los modelos. * Presentar hallazgos y recomendaciones tanto a partes interesadas técnicas como comerciales. #### **Cualificaciones fundamentales** ##### **Requeridas:** * **Experiencia:** 1\-3 años de experiencia práctica en ciencia de datos, aprendizaje automático o ingeniería analítica (incluyendo pasantías, prácticas profesionales, investigación o proyectos complejos). * **Formación académica:** Título universitario en Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas, Ingeniería, Ciencia de Datos o experiencia práctica equivalente. * **Lenguajes y herramientas centrales:** Competencia sólida en Python (pandas, NumPy, scikit\-learn) y SQL (joins, agregaciones, funciones ventana). * **Fundamentos de ciencia de datos:** Comprensión sólida del aprendizaje supervisado, divisiones entre conjuntos de entrenamiento y prueba, ingeniería de características, validación cruzada y métricas de evaluación (ROC AUC, RMSE, precisión, exhaustividad). * **Estadística y manejo de datos:** Conocimiento práctico de estadística descriptiva, pruebas de hipótesis, perfilado de datos y limpieza de datos. * **Flujo de trabajo moderno:** Competencia con Git, desarrollo colaborativo y herramientas de desarrollo asistido por IA (Cursor, GitHub Copilot, Claude, etc.). * **Comunicación:** Excelentes habilidades escritas y orales en inglés para explicar de forma efectiva hallazgos complejos a audiencias no técnicas. ##### **Deseables:** * Experiencia práctica con Databricks (Unity Catalog, clústeres, trabajos, notebooks) o PySpark. * Conocimientos básicos de MLflow, Delta Lake (arquitectura en capas) o servicios en la nube de Azure. * Experiencia en pronóstico de series temporales, modelado de impacto (uplift modeling) o segmentación de audiencias. * Familiaridad con herramientas de visualización (Power BI, Tableau, Plotly) o canalizaciones CI/CD (GitHub Actions, Azure DevOps). * Interés en Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM) y aplicaciones de IA generativa. #### **¿Por qué postularse a través de Latino Legends?** * **Stack moderno:** Experiencia práctica con Databricks en una plataforma moderna de tipo lakehouse, sin código heredado que entorpezca el trabajo. * **Mentoría y crecimiento profesional:** Trabajar codo con codo con arquitectos senior que revisarán tu código y te ayudarán a pasar de experimentos en notebooks a modelos de aprendizaje automático listos para producción. * **Alto impacto:** Tus modelos influyen directamente en millones de dólares destinados activamente al gasto en marketing. * **Cultura distribuida:** Disfruta de una cultura colaborativa transfronteriza entre Estados Unidos y América Latina.