Data Scientist AWS - SR
Coderio Buenos Aires, Argentina
Software Development · 201-500 employees
About the role
Design, develop, and maintain scalable data pipelines and ETL/ELT processes within AWS environments. Build, train, and deploy machine learning models using Amazon SageMaker while collaborating with multidisciplinary teams to provide actionable data insights.
What they look for
Requirements
Requires at least 3 years of experience in Data Science, Machine Learning, or Data Engineering with proven expertise in AWS and Python. Candidates must demonstrate proficiency in designing data pipelines and implementing machine learning models in cloud environments.
Benefits
Full description
Sobre Coderio
Coderio diseña y entrega soluciones digitales escalables para empresas globales. Con una base técnica sólida y una mentalidad orientada al producto, nuestros equipos lideran proyectos de software complejos desde la arquitectura hasta la ejecución. Valoramos la autonomía, la comunicación clara y la excelencia técnica. Colaboramos estrechamente con equipos y socios internacionales, construyendo tecnología que genera impacto.
🌍 Más información: http://coderio.com
Nos encontramos en la búsqueda de un/a Senior Data Scientist para incorporarse a proyectos de analítica avanzada y desarrollo de soluciones de datos en entornos cloud. Buscamos un perfil con experiencia en Python, AWS y construcción de pipelines de datos, capaz de participar en el diseño, desarrollo e implementación de modelos analíticos y procesos de datos escalables.
La persona seleccionada trabajará junto a equipos multidisciplinarios para transformar datos en información accionable, desarrollando soluciones robustas sobre la nube de AWS.
Los candidatos deben residir en Argentina, Colombia, Perú o Chile.
Responsabilidades
Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos escalables en AWS. Implementar procesos de extracción, transformación y carga (ETL/ELT). Desarrollar soluciones analíticas utilizando Python. Construir, entrenar y desplegar modelos de Machine Learning utilizando Amazon SageMaker. Integrar y automatizar flujos de datos desde diversas fuentes. Garantizar la calidad, disponibilidad y confiabilidad de los datos. Colaborar con equipos de negocio y tecnología para identificar oportunidades basadas en datos. Optimizar procesos y arquitecturas de datos en entornos cloud. Monitorear y mejorar el rendimiento de modelos y pipelines productivos. Participar en la definición de buenas prácticas de Data Science, Data Engineering y MLOps.
Requisitos Excluyentes
+3 años de experiencia en Data Science, Machine Learning o Data Engineering. Experiencia comprobable en proyectos sobre AWS. Experiencia en desarrollo con Python. Experiencia en Amazon SageMaker para entrenamiento y despliegue de modelos. Experiencia en diseño e implementación de Data Pipelines. Experiencia trabajando con bases de datos SQL y procesamiento de datos. Manejo de procesos ETL/ELT. Conocimiento de control de versiones (Git). Conocimiento sólido de servicios AWS Cloud (S3, Glue, Athena, Lambda, Redshift, EMR, IAM, CloudWatch, Step Functions)
Deseables
Experiencia desarrollando modelos de Forecasting / Predicción de Series Temporales. Conocimiento de bibliotecas como: (Pandas, NumPym, Scikit-Learn, Statsmodels, Prophet, XGBoost) Conocimientos de MLOps. Experiencia con Docker. Conocimientos de CI/CD. Experiencia en arquitecturas Data Lake y Lakehouse.
Soft Skills
Pensamiento analítico. Orientación a resultados. Capacidad de resolución de problemas complejos. Autonomía y proactividad. Trabajo en equipo. Comunicación efectiva con áreas técnicas y de negocio.
Beneficios
100% remoto
Compromiso a largo plazo, con autonomía e impacto
Rol estratégico y de alta visibilidad en una cultura de ingeniería moderna
Equipo internacional colaborativo y liderazgo técnico sólido
Plan de carrera y crecimiento dentro de Coderio
¿Por qué unirte a Coderio?
En Coderio valoramos el talento sin importar la ubicación. Somos una empresa remote-first,apasionada por la tecnología, el trabajo colaborativo y la compensación justa. Ofrecemos un entorno inclusivo, desafiante y con oportunidades reales de crecimiento. Si te motiva construir soluciones con impacto, te estamos esperando. Postula ahora.
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