- Experiencia sólida en Data Engineering, Data Analysis y Data Science.
- Muy buen manejo de Python, con fundamentos fuertes en manipulación de datos, manejo de archivos y procesamiento de información, no solo uso de librerías.
- Experiencia con SQL sólido: joins, filtros, operadores lógicos, queries complejas y análisis de datos desde bases relacionales.
- Capacidad para analizar y entender datos crudos, incompletos o desordenados antes de comenzar a desarrollar.
- Experiencia construyendo pipelines de datos ETL/ELT para limpieza, transformación y preparación de datasets.
- Experiencia trabajando con datos para llevarlos desde raw data hasta datasets listos para análisis, modelos o reporting.
- Experiencia hands-on construyendo y desplegando modelos de Machine Learning.
- Experiencia hands-on trabajando con Large Language Models.
- Experiencia con Jupyter notebooks.
- Experiencia con Azure SQL o Snowflake.
- Experiencia trabajando con Microsoft Azure.
- Experiencia con Azure Data Factory, Databricks o herramientas similares de cloud data stack.
- Conocimientos de visualización de datos para comunicar información compleja de manera clara.
- Experiencia con herramientas de desarrollo asistidas por IA, como Claude, Cursor o similares.
- Conocimiento de arquitectura cloud y/o microservicios.
- Nivel de inglés B2+ o superior, necesario para comunicarse con equipos y stakeholders en inglés.
En Improving South America buscamos personas con perfil híbrido entre Data Science, Machine Learning y Data Engineering, con fuerte capacidad para analizar datos crudos, construir pipelines, preparar datasets confiables y desarrollar soluciones basadas en datos para problemas complejos de negocio.
La posición requiere una persona hands-on, con buen criterio técnico, autonomía y capacidad para trabajar de punta a punta: desde entender datos desordenados o incompletos, limpiarlos y transformarlos, hasta preparar información lista para análisis, modelos de Machine Learning, reporting o soluciones basadas en LLMs.
- Analizar, limpiar y transformar datos crudos o desordenados para convertirlos en datasets confiables y listos para análisis.
- Construir y mantener pipelines de datos ETL/ELT para ingesta, procesamiento y preparación de información.
- Desarrollar soluciones data-driven que puedan alimentar casos de uso de Machine Learning, reporting o LLMs.
- Construir, entrenar y desplegar modelos de Machine Learning y soluciones basadas en LLMs.
- Colaborar con equipos técnicos y de negocio para entender requerimientos, clarificar ambigüedades y entregar soluciones de calidad.
En Improving South America, brindamos servicios de TI para transformar la percepción del profesional de TI. Nos enfocamos en consultoría de TI, desarrollo de software y formación ágil.
La empresa promueve una cultura de trabajo excepcional basada en el trabajo en equipo, la excelencia y la diversión, con enfoque en crecimiento personal y recompensas compartidas. Al integrarse, el/la candidato/a formará parte de una comunidad que prioriza la comunicación abierta y relaciones laborales sólidas a largo plazo, respaldada por una estructura de desarrollo profesional y aprendizaje continuo.