Estamos buscando un/a Analista de Datos (Machine Learning) para sumarse al equipo integral de nuestro cliente.
Esta posición es ideal para personas analíticas, curiosas y orientadas a los datos, que disfruten trabajar con grandes volúmenes de información de consumidores y retail.
El rol combina el trabajo técnico con una mirada de negocio: vas a transformar datos transaccionales y de comportamiento en métricas claras que ayuden a tomar decisiones.
Buscamos a alguien con buenos conocimientos de SQL y Python, atención al detalle y facilidad para entender datos y explicar resultados técnicos de forma clara a distintos equipos en inglés.
La posición está abierta a distintos niveles de experiencia, desde recién graduados con una sólida formación cuantitativa hasta profesionales con experiencia que quieran seguir desarrollando sus habilidades técnicas en análisis y manipulación de datos.
Crear, optimizar y ejecutar consultas en SQL para extraer información de bases de datos relacionales y data warehouses en la nube.
Desarrollar, ejecutar y validar modelos de Machine Learning, predictivos o estadísticos para identificar patrones de comportamiento de los consumidores y proyectar tendencias.
Transformar y agrupar datos transaccionales o de panel para calcular métricas de negocio como penetración de hogares, market share y tendencias de compra.
Crear y mantener tablas y vistas de datos organizadas que alimenten reportes recurrentes y dashboards.
Revisar resultados, realizar auditorías de datos y validar la lógica utilizada para asegurar la calidad y precisión de la información.
Utilizar filtros y lógica condicional para segmentar datos y analizar grupos específicos.
Limpiar, procesar y categorizar datos de texto no estructurados o semiestructurados.
Convertir estructuras de datos y resultados técnicos en resúmenes claros, bullet points o tablas para equipos y stakeholders de habla inglesa.
Requerimientos




Entre 0 y 4 años de experiencia en Data Analysis, Business Analytics o roles similares.
También consideramos perfiles junior con cursos relevantes, proyectos personales de datos o experiencia en prácticas, así como profesionales con experiencia trabajando con bases de datos y análisis de negocio.
Inglés avanzado, tanto escrito como hablado.
Conocimientos básicos a intermedios de SQL, incluyendo JOINs, agregaciones y lógica condicional con CASE WHEN.
Experiencia utilizando Python para limpieza, manipulación y procesamiento de datos, con buen manejo de pandas para transformaciones de datos.
Familiaridad con librerías como scikit-learn o statsmodels para desarrollar y evaluar modelos predictivos o estadísticos.
Experiencia trabajando con datos de texto: limpieza, procesamiento, filtros y búsqueda de patrones dentro de strings.
Buen entendimiento de bases de datos relacionales, incluyendo relaciones entre tablas, primary keys, foreign keys y normalización.
Título universitario en Business Analytics, Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Economía, Marketing o carreras relacionadas, idealmente con formación en bases de datos o análisis cuantitativo.
Será un plus si tienes
Experiencia trabajando con datos de consumidores, retail, paneles o transacciones.
Familiaridad con data warehouses en la nube como Snowflake, BigQuery o Redshift.
Experiencia o conocimientos en marketing analytics, consumer insights o market measurement.
Experiencia creando tablas o vistas de datos que alimenten dashboards y reportes recurrentes.
10 días de PTO para que puedas desconectarte.
100% remoto: trabaja desde donde estés y encuentra el equilibrio que mejor funcione para ti.
Forma parte de equipos y proyectos internacionales, trabajando con profesionales de distintos países.
Sigue desarrollando tus conocimientos en SQL, Python y Machine Learning mientras trabajas en proyectos interesantes y de impacto.
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📌 Sr Machine Learning Architect - Aws (Mendoza)
🏢 Lever
📍 Mendoza