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Kruger NearShore LLC - Rekluti · Remote · Argentina, Colombia only

Argentina, Colombia onlyEntry-level (years not stated)Open 4 monthsCheck carefully

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Posted on Kruger NearShore LLC - Rekluti's own careers page on 25 June 2026. You apply directly with the company.

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About the job

¡Únete a la Comunidad de Inteligencia Artificial y Arquitectura Avanzada de Rekluti! 🚀🌐

En Rekluti , impulsamos la evolución analítica de las organizaciones. Buscamos científicos de datos y especialistas en Machine Learning que dominen el ciclo end-to-end de los modelos predictivos y su despliegue productivo sobre arquitecturas empresariales en la nube.

Formar parte de este pool te permitirá liderar frentes críticos de ingeniería de características, modelado, interpretabilidad y MLOps, conectando las necesidades del negocio con soluciones de alto impacto y escala masiva.

Tus principales frentes de acción (Visión End-to-End)

  • Ingeniería y Preparación de Datos
  • Modelado y Optimización
  • Despliegue y MLOps
  • Interpretabilidad y Transferencia

Hard Skills & Estándares del Pool

Buscamos profesionales que se ubiquen dentro de los siguientes niveles de especialización técnica:

⚡ Seniority & Experiencia Requerida

  • Perfiles Senior: Mínimo 5 años de trayectoria liderando proyectos end-to-end de ciencia de datos, con despliegues productivos reales).
  • Perfiles Semi-Senior: Entre 2 y 4 años de experiencia participando activamente en frentes de preparación de datos, modelado técnico y validación funcional.

💻 Stack Tecnológico Requerido

  • Lenguajes y Librerías: Python experto ( pandas, scikit-learn ) y dominio avanzado de SQL para modelos tabulares.
  • Ecosistema de Datos Cloud
  • Ecosistema ML & Gobierno

🎓 Si cuentas con certificaciones relacionadas son altamente valoradas

✨ Power Skills & ADN de la Comunidad

  • Mentalidad Resolutiva y Pragmática: Capacidad para traducir un problema complejo de negocio en una arquitectura analítica funcional en producción.
  • Responsabilidad y Confiabilidad: Rigor técnico absoluto en asegurar que los modelos cumplan con los estándares de estabilidad operativos antes del congelamiento ( freeze ) del dataset.
  • Humildad y Colaboración: Apertura para compartir conocimiento, guiar a otros ingenieros y recibir feedback técnico de manera positiva para potenciar el crecimiento del squad.

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