Científico de datos - Mendoza - Distrocuyo S.A.

Descripción

Propósito del puesto
Sumarse al equipo de Tecnología para impulsar proyectos de analítica avanzada e Inteligencia Artificial sobre el ecosistema Microsoft Azure y Fabric. El objetivo es transformar datos corporativos en valor estratégico, optimizando procesos y contribuyendo al gobierno de datos de la organización.

Responsabilidades principales

• Diseñar, entrenar y validar modelos de machine learning y deep learning en entornos Azure Machine Learning y Fabric.
• Desarrollar pipelines de datos y procesos ETL/ELT en Azure Data Factory y Fabric Data Pipelines, asegurando calidad, disponibilidad y trazabilidad.
• Implementar soluciones de MLOps en Azure: registro de modelos, automatización de despliegues y monitoreo en producción.
• Integrar fuentes de datos estructurados y no estructurados en Azure Data Lake Gen2/OneLake, aplicando principios de gobierno con Microsoft Purview.
• Explorar tendencias emergentes en IA (NLP, visión por computadora, modelos generativos, reinforcement learning) y proponer su aplicabilidad al negocio.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios para traducir necesidades en soluciones data-driven.
• Presentar resultados y hallazgos de manera clara a stakeholders técnicos y de negocio.
• Documentar desarrollos, procesos y mejores prácticas para favorecer la reutilización y escalabilidad.

Conocimientos técnicos

• Lenguajes: Python, .NET, Java
• Frameworks: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost.
• Data & Cloud: Azure Data Factory, Synapse, Data Lake Gen2/OneLake, Microsoft Fabric, Azure ML. (Excluyente)
• Gobierno de datos: Microsoft Purview.
• Bases de datos: SQL, NoSQL y entornos distribuidos (Spark).
• Visualización: Power BI (Excluyente).
• Integración con SAP Datasphere para escenarios de analítica corporativa. (deseable)
• Conocimientos en OpenAI, Copilot Studio.

Competencias clave

• Pensamiento creativo e innovador.
• Orientación a resultados y foco en impacto de negocio.
• Capacidad de comunicar hallazgos complejos de forma clara.
• Trabajo colaborativo en equipos multidisciplinarios.
• Curiosidad y aprendizaje continuo de nuevas tendencias tecnológicas.

Experiencia

• 2-4 años en roles de ciencia de datos o IA.
• Experiencia probada en la puesta en producción de modelos (MLOps) dentro de entornos cloud (Azure preferentemente).
• Participación en proyectos de innovación tecnológica y analítica avanzada.

Formación académica

• Estudios en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemática, Estadística, Física o afines.
• Certificaciones en Data Science, IA o Big Data (deseable).