Overview
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.
Job Functions
En Improving South America buscamos personas con perfil híbrido entre Data Science, Machine Learning y Data Engineering, con resistente 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.
Responsibilities
- 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.

Qualifications And Requirements
- Experiencia sólida en Data Engineering, Data Analysis y Data Science.
- Muy buen manejo de Python, con fundamentos fuertes en manipulación de da

📌 Data Scientist (Perú)
🏢 Improving South America
📍 Perú