Data Scientist Senior – AWS / Sagemaker / Python

Ingeniería de datos: Pipelines en S3, Glue, Lambda, Athena. Feature engineering, validación y monitoreo de calidad. Modelado estadístico y ML: Regresión, clasificación, series de tiempo, NLP. Evaluación rigurosa y documentación técnica. Deployment y MLOps: Productización en SageMaker/Lambda. CI/CD, versionamiento y monitoreo de modelos. Análisis y comunicación: Dashboards, storytelling y soporte a decisiones estratégicas. Gobierno y ética de datos: Mejores prácticas, documentación, reproducibilidad y cumplimiento normativo. ss- Diseñar y ejecutar análisis exploratorios de datos para identificar patrones y calidad de información. - Construir y optimizar procesos de feature engineering para preparar datasets de entrenamiento. - Desarrollar y entrenar modelos de machine learning utilizando AWS, principalmente SageMaker. - Desarrollar y entrenar modelos de analítica avanzada utilizando AWS, principalmente SageMaker. - Evaluar el desempeño de modelos mediante métricas y técnicas de validación adecuadas. - Implementar pipelines de machine learning reproducibles para entrenamiento y despliegue. - Desplegar modelos en producción mediante endpoints de inferencia en tiempo real o batch. - Monitorear el desempeño de los modelos en producción y gestionar reentrenamientos. - Traducir insights técnicos en productos de analítica avanzada para la toma de decisiones. - Colaborar con equipos técnicos y de negocio para definir soluciones analíticas escalables. Una empresa tecnológica privada, con foco en proyectos estratégicos de datos e inteligencia artificial para clientes de la región, busca incorporar un/a Data Scientist Senior Freelance para liderar iniciativas de analítica avanzada y machine learning sobre infraestructura AWS. La posición está orientada a profesionales de Latinoamérica con sólida experiencia en diseño, entrenamiento y despliegue de modelos end-to-end, construcción de pipelines de datos en entornos cloud y aplicación de técnicas estadísticas para resolver problemas reales de negocio. En este contexto, se requiere dominio de herramientas como Python, SQL, SageMaker, S3, Glue, Lambda y Athena, además de capacidad para traducir resultados técnicos en productos analíticos útiles para la toma de decisiones. Tecnologías Python | AWS | SageMaker | ML/AI | Estadística | SQL Pensamiento crítico y enfoque científico. Autonomía, comunicación efectiva y colaboración. Curiosidad y aprendizaje continuo. Formación en Ingeniería, Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación o afines. Python avanzado (pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow deseable). Experiencia comprobable con AWS: S3, Athena, Data Lake, Lambda, SageMaker Studio. Sólida base en estadística aplicada e inferencia. • Experiencia completa en ciclos de vida ML/AI. SQL avanzado (Athena, Presto, Redshift). Control de versiones, documentación y testing de modelos/datos. Deseables: Conocimientos en PySpark o SparkSQL. • Visualización con herramientas como Power BI.