Modalidad: remoto desde Argentina o cualquier país de LATAM.

Por qué existe este rol

Hoy muchas decisiones de compra empiezan con una pregunta a una IA. Alguien le pregunta a ChatGPT, Gemini o Perplexity qué software elegir, qué banco conviene o qué marca recomendar, y la respuesta no llega con diez links: llega con una sola recomendación. Las marcas que no aparecen ahí no pierden un puesto en un ranking. Directamente dejan de existir para esa decisión.

En fardo creemos que ninguna marca debería ser invisible en el lugar donde ahora se decide. Por eso construimos la primera plataforma de Latinoamérica para medir y optimizar la visibilidad de las marcas en motores de IA. Nuestra tesis es simple: lo que no se mide no se puede gestionar, y en IA casi nadie está midiendo bien.

Buscamos a alguien que nos ayude a convertir esa tesis en ciencia.

Qué vas a hacer

Vas a trabajar sobre la inteligencia que hay detrás de fardo: más de 2 millones de interacciones analizadas y más de 18 meses de respuestas de modelos de lenguaje en la región. El objetivo es transformar ese volumen en señales que un CMO pueda usar para decidir.

- Refinar datos que por naturaleza son ruidosos: respuestas que cambian según el modelo, el idioma, el prompt y el día.
- Diseñar pipelines de limpieza, normalización y enriquecimiento que extraigan entidades, menciones, sentimiento, fuentes citadas y posición competitiva, con una precisión que se sostenga frente a un cliente exigente.
- Construir y mejorar los algoritmos del producto: nuestro sistema de scoring de 47 factores (patent pending), los modelos de Share of Model, la detección de cambios de narrativa y las predicciones sobre qué acciones mueven la visibilidad de una marca.
- Participar en el diseño de los productos que vienen en el roadmap, donde el machine learning es el núcleo y no un accesorio.

Vas a trabajar cerca del CAIO y del equipo de producto,



con voz real en las decisiones de arquitectura de datos y de modelos.

Tus primeros 90 días

- Entender a fondo cómo funciona hoy el AI Visibility Score y dónde están sus límites.
- Auditar la calidad de los datos y proponer un plan de refinamiento con métricas claras.
- Entregar al menos una mejora en producción que el cliente note: más precisión, más estabilidad o una señal nueva que hoy no estamos midiendo.

Lo que buscamos

- 3+ años de experiencia como Data Scientist o ML Engineer, idealmente en una startup o en un producto de datos que llega a clientes.
- Dominio de Python y del stack de ciencia de datos (pandas, scikit-learn, PyTorch o similar) y SQL avanzado.
- Experiencia real en NLP: clasificación de texto, extracción de entidades, análisis de sentimiento, embeddings.
- Experiencia con LLMs vía API, evaluación de outputs y diseño de métricas para sistemas no deterministas.
- Criterio estadístico sólido: saber cuándo una variación es señal y cuándo es ruido, y poder explicarlo.
- Capacidad de llevar modelos a producción, no solo a notebooks.
- Español nativo o fluido, e inglés técnico para leer papers y documentación.

Suma mucho si

- Trabajaste con datos de marketing, SEO, ad tech o sistemas de ranking y recomendación.
- Tenés experiencia con pipelines en la nube y orquestación.
- Te da curiosidad cómo los modelos de lenguaje arman sus respuestas y qué fuentes eligen citar.
- Publicaste, investigaste o diste charlas sobre alguno de estos temas.

Por qué fardo

Porque estás entrando a una categoría que se está definiendo ahora, y quien construya los mejores modelos va a marcar el estándar de cómo se mide la visibilidad en IA en la región. Porque el problema es genuinamente reciente: no hay manual que copiar. Y porque vas a ver el impacto de tu trabajo en tiempo real, en marcas que lo usan para decidir dónde invertir.

Somos un equipo chico, con mucho ownership y poca burocracia. Estamos creciendo hacia Portugal y España, y el rol va a crecer con nosotros.

📌 Data Scientist (Machine Learning) (Argentina)
🏢 fardo
📍 Argentina