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? Híbrido ? Proyecto Accenture

? L–V 9:00 a 18:00

? Misión

Sumarte al equipo técnico de uno de los grupos bancarios más grandes a nivel global para participar activamente en la migración e integración de repositorios de Machine Learning al ecosistema tecnológico global del banco.

El rol tiene impacto directo en la estandarización y automatización de pipelines de ML a escala corporativa.

Contexto del proyecto: existen repositorios de ML alojados en GitLab que se encuentran desconectados de la plataforma técnica global del banco, basada en GitHub. El objetivo es migrarlos e integrarlos al ecosistema estándar del Grupo (Gluón), habilitando automatizaciones, pipelines y catálogos de activos.

✅ Responsabilidades

- Migrar repositorios de ML desde GitLab a GitHub preservando el historial completo

- Reescribir y adaptar pipelines a los estándares del ecosistema Gluón

- Conectar los repositorios migrados a Gluón como repositorios oficiales del Grupo

- Validar la correcta migración de artefactos de ML (modelos, datasets, etc.)





- Trabajar con equipos técnicos para asegurar estándares, calidad y trazabilidad

? Requisitos excluyentes

- Sólidos conocimientos en Machine Learning

- Desarrollo con Python y PySpark

- Manejo de SQL (Hive y Spark SQL)

- Muy buen uso de Git, GitHub y herramientas de Generative AI (Copilot, Cursor u otras)

- Experiencia en AWS

- Perfil hands-on, autónomo y con foco en calidad técnica

- Capacidad para trabajar en entornos complejos y regulados

⭐ Suma puntos

- Experiencia previa en migraciones de repositorios o estandarización de pipelines

- Conocimientos en GCP

? Proceso de selección

Recruiting screen → Entrevista técnica → Entrevista con el cliente → Oferta

? Beneficios

? Ambiente colaborativo y proyectos de alto impacto en industrias en auge

? Bonificación por conectividad

?️ Reintegro Gym

? Crédito PedidosYa

?️ Vacaciones según ley

? Obra social: Swiss Medical o OSDE

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📌 Data Scientist (Senior) – Python / PySpark / AWS (Híbrido)
🏢 Talent Connect
📍 Buenos Aires