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Científico de datos
Análisis estadístico avanzado y modelado predictivo al servicio de la toma de decisiones basada en datos
60 000 – 250 000 ARS ($)
Salario / año
Universitario
Nivel de formación
00
Automatización
Medio
Dificultad
Positivo
Empleabilidad
6-12 meses
Tensión del mercado
Alta
Movilidad
Posible
Automatización
Medio
Dificultad
Positivo
Empleabilidad
6-12 meses
Tensión del mercado
Alta
Movilidad
Posible
About
El científico de datos diseña, entrena y despliega modelos de machine learning y análisis estadístico para transformar grandes volúmenes de datos en conocimiento accionable. Trabaja con Python, R, SQL, TensorFlow y plataformas cloud como AWS o GCP. Colabora estrechamente con equipos de ingeniería de datos, producto y dirección de negocio para traducir problemas complejos en soluciones cuantitativas. Interpreta resultados, comunica hallazgos mediante visualizaciones y contribuye a la definición de la estrategia analítica de la organización.
Habilidades
Habilidades técnicas
- Dominio de Python y R para análisis estadístico y modelado
- Conocimiento en SQL avanzado y bases de datos NoSQL
- Experiencia con frameworks de ML como Scikit-learn y XGBoost
- Uso de plataformas cloud: AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML
- Habilidad en herramientas de visualización: Tableau, Power BI, Matplotlib
- Implementación de MLflow y técnicas de MLOps para ciclo de vida de modelos
- Capacidad para trabajar con Apache Spark en procesamiento distribuido
- Conocimiento en estadística inferencial y diseño de experimentos
Habilidades interpersonales
- Pensamiento analítico y resolución estructurada de problemas
- Comunicación clara de resultados técnicos a perfiles no técnicos
- Gestión autónoma de proyectos con plazos ajustados
- Curiosidad intelectual y actualización continua en investigación
- Trabajo colaborativo en equipos multidisciplinares
Misiones
- Recopilar, limpiar y transformar datasets crudos utilizando Pandas y SQL para optimizar el tiempo de preparación en un 30%.
- Desarrollar modelos de clasificación y regresión con Scikit-learn y XGBoost, logrando métricas de precisión superiores al 85%.
- Entrenar redes neuronales con TensorFlow y PyTorch para proyectos avanzados de procesamiento de lenguaje natural e imagen.
- Diseñar experimentos A/B y analizar resultados estadísticos con un nivel de confianza del 95%.
- Automatizar pipelines de datos en Apache Airflow para reducir la latencia de ingesta a menos de 15 minutos.
- Desplegar modelos en producción mediante APIs REST con FastAPI y monitorizar su degradación con MLflow.
- Elaborar dashboards interactivos en Tableau o Power BI para comunicar KPIs a equipos directivos.
- Realizar análisis exploratorio de datos y detectar anomalías que impacten en los indicadores de negocio.
- Colaborar con ingenieros de software para integrar modelos en arquitecturas de microservicios escalables.
- Documentar metodologías, supuestos y limitaciones de cada modelo en repositorios Git.
Entornos de trabajo
Los entornos de trabajo pueden variar:
Empresas tecnológicas con productos digitales innovadores
Sectores financiero y de seguros con modelos de riesgo avanzados
Retail y e-commerce con motores de recomendación personalizados
Salud y farmacéutica con análisis de ensayos clínicos
Consultoras de datos y analítica avanzada
Organismos públicos con proyectos de datos abiertos
Posibles evoluciones
- Avanzar hacia Lead Data Scientist con coordinación de equipo analítico
- Convertirse en Machine Learning Engineer enfocado en producción y escalabilidad
- Asumir el rol de Head of Data o Chief Data Officer
- Desarrollarse como Investigador en inteligencia artificial o doctorado aplicado
- Evolucionar a Data Product Manager orientado a productos basados en datos
Perfil buscado
Rigor metodológico en validación de modelos
Capacidad para moverse entre abstracción matemática y aplicación práctica
Orientación a resultados medibles y mejora continua
Autonomía en exploración de datos no estructurados
¿Cómo ser Científico de datos?
