Data Scientist
Ivai
Remoto
hace 1 mes
A convenirDirecto de la empresa
Airtm busca un Científico de Datos con experiencia en IA y flujos de trabajo automatizados para apoyar la toma de decisiones de producto y negocio. Se requiere experiencia en SQL, Python, dbt y Tableau.
Si te copa la IA y querés automatizar procesos para que las decisiones de negocio sean más inteligentes, este puesto en Airtm es para vos. Es una oportunidad remota para sumarte a una empresa que está construyendo el futuro de la economía digital.
Sobre nosotros: Airtm es una empresa de infraestructura financiera que está construyendo el futuro de la economía del trabajo en línea. Nuestra misión es empoderar a la creciente cantidad de emprendedores digitales en el Sur Global, dándoles la libertad financiera para prosperar. El problema es claro: en los mercados emergentes, acceder a la economía del dólar es difícil. Los pagos transfronterizos son lentos, caros y a menudo pierden valor debido a la inflación. Esto limita el potencial de millones de personas talentosas. La solución de Airtm es una plataforma financiera ágil e integral que facilita pagos transfronterizos de bajo valor y retiros en efectivo locales. Como pioneros en infraestructura de pagos con stablecoins, Airtm ha construido el sistema de pagos transfronterizos más avanzado del mercado. Como empresa ligada al mundo del trabajo en línea, Airtm irá más allá de los pagos para construir la infraestructura necesaria que la economía del trabajo en línea necesita para prosperar. Estamos fomentando una economía completamente nueva, brindando a individuos, comunidades y países las herramientas para tomar el control de sus destinos financieros. Sobre el rol: Buscamos un Científico de Datos (Data Scientist) impulsado por datos, curioso y colaborativo para apoyar la toma de decisiones de producto y negocio a través de análisis, experimentación y ciencia de datos aplicada. A medida que las capacidades de IA remodelan la forma en que operan los equipos de datos, desempeñarás un papel activo en el diseño e implementación de flujos de trabajo de agentes potenciados por IA que automaticen el análisis, generen insights y mejoren la forma en que el equipo opera a escala. Responsabilidades clave: - Diseñar e implementar flujos de trabajo de agentes de IA para automatizar tareas analíticas recurrentes, resúmenes de datos y pipelines de generación de insights. - Evaluar e integrar herramientas basadas en LLM en el flujo de trabajo del equipo de datos, evaluando su confiabilidad, precisión y adecuación para casos de uso analíticos. - Colaborar con los equipos de producto y negocio para definir preguntas analíticas, métricas de éxito y KPIs. - Construir y mantener la base analítica utilizando SQL y dbt, permitiendo informes confiables y análisis autoservicio. - Diseñar, construir y mantener dashboards en Tableau (o herramientas de BI similares) que den vida a las métricas y apoyen la toma de decisiones diaria. - Realizar pruebas A/B y experimentación, incluyendo diseño de experimentos, inferencia estadística, pruebas de significancia e interpretación de resultados. - Realizar análisis ad hoc, exploratorios y estadísticos para descubrir insights y validar hipótesis. - Comunicar hallazgos claramente a stakeholders técnicos y no técnicos, traduciendo datos en recomendaciones accionables. - Asociarse con stakeholders para iterar sobre métricas, dashboards y análisis a medida que evolucionan las necesidades del negocio. Cualificaciones: - 2 a 5 años de experiencia en roles similares. - Experiencia práctica con frameworks de agentes de IA (ej. LangChain, LlamaIndex, CrewAI o similares) y capacidad demostrada para construir e implementar sistemas de agentes en un contexto de producción o cercano a producción. - Experiencia comprobada en ingeniería de prompts (prompt engineering) y evaluación de resultados de LLM para tareas relacionadas con datos, como informes automatizados, narración de anomalías o consultas en lenguaje natural. - Experiencia en la orquestación de pipelines de IA de múltiples pasos que combinan LLMs con fuentes de datos estructuradas, APIs o herramientas internas. - Sólidas habilidades en SQL y Python para análisis de datos y modelado. - Experiencia con dbt para flujos de trabajo de ingeniería analítica. - Experiencia en la construcción de dashboards en Tableau (o herramientas de BI similares). - Sólida base en estadística, experimentación y pruebas de hipótesis. - Capacidad para trabajar de forma interfuncional y comunicar insights de manera efectiva. Nice to Have: - Exposición a plataformas en la nube (AWS) para almacenamiento de datos o cargas de trabajo analíticas. - Conocimiento de ingeniería de características (feature engineering) y conceptos de evaluación de modelos. - Experiencia con control de versiones (Git).