Practicante Data Scientist

Buscamos practicantes de las carreras de Ingeniería en Computación, Matemática, Eléctrica y, en realidad, cualquier persona cuya pasión sea la ciencia de datos. Te insertarás desde el día 1 en equipos con objetivos reales y supervisión por un/a Data Scientist experimentado/a con plena disposición de acompañarte a alcanzar las metas del proyecto.

Aprenderás a usar Python y su catálogo de librerías para Data Science (por ejemplo: TensorFlow, Pandas, GeoPandas, PySpark, entre otros), junto con herramientas complementarias como Postgres y Elasticsearch, además de servicios en la nube. Priorizaremos a quienes demuestren motivación, pasión por el oficio, capacidad de comunicación y talento técnico.

Requisitos de práctica:

• Disponibilidad a partir de enero 2027 por 2 meses.
• Práctica presencial.
• A tiempo completo (40 horas).
• Personas que deban realizar su práctica profesional y/o segunda práctica.
• Investigar y comprender modelos de datos (estructurados y no estructurados), reglas y procesos en sus bases de datos.
• Desarrollar modelos analíticos que permitan generar valor a partir de los datos y apoyar la toma de decisiones.
• Trabajar en varios proyectos de data science a la vez, resolver nuevos problemas e investigar sobre tecnologías y soluciones.

Además, aprenderás a aplicar herramientas y librerías de Data Science en un contexto práctico, con acompañamiento continuo y foco en el desarrollo de habilidades técnicas, de autogestión y comunicación.

Valoraremos especialmente que tengas interés genuino por la ciencia de datos y disposición para aprender con autonomía. También nos suma si ya te sientes cómodo/a trabajando con datos (estructurados y no estructurados) y si te gusta investigar tecnologías y proponer soluciones cuando aparecen nuevos problemas. Consideramos clave demostrar comunicación clara, motivación sostenida y una mentalidad práctica para colaborar en distintos proyectos de data science.

Un plus es haber explorado herramientas o conceptos vinculados a Python, librerías de Data Science y almacenamiento/búsqueda de datos (por ejemplo, SQL/ Postgres o Elasticsearch), así como haber tenido contacto con servicios en la nube.