Descripción breve

Como Senior Data Scientist Fraud Prevention Shipping IT en Mercado Libre, diseñarás y escalarás sistemas innovadores y seguros que resuelven problemas reales y de alto impacto. Trabajarás en un entorno dinámico con tecnología de vanguardia, aplicando buenas prácticas de ingeniería, modelos de IA propios y aprendizaje continuo, con el propósito de democratizar el comercio electrónico y los servicios financieros en América Latina.

Imagináte emprendiendo proyectos desafiantes, dinámicos e innovadores y siendo responsable de:

• Modelar el comportamiento de quienes compran, venden y de todos los actores involucrados en la logística dentro de nuestro marketplace, con foco en generar conocimiento sobre patrones y prevención de fraude. Implementando soluciones nuevas y escalables con base en técnicas de estadística, ciencia de datos e inteligencia artificial generativa.

• Diseñar y construir soluciones agénticas (agentic AI) que orquesten LLMs, herramientas externas y flujos de decisión autónomos, integrando múltiples fuentes de datos y sistemas para resolver problemas de negocio de punta a punta.

• Diseñar, entrenar y evaluar modelos de Machine Learning, Deep Learning y agentes basados en LLMs capaces de adaptarse a entornos productivos complejos, estableciendo las mejores prácticas de desarrollo de software (versionado, testing, CI/CD) para asegurar procesos eficientes y automatizados. Además, implementar y monitorear modelos y agentes productivos, evaluando su desempeño, costos, latencia y calidad de las respuestas (incluyendo riesgos como alucinaciones y necesidad de human-in-the-loop).

• Obtener, procesar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes y extraer datos de interés.

¿Qué buscamos en vos?

• Experiencia desarrollando soluciones de machine learning, deep learning o IA generativa; se valorará experiencia en e-commerce, fintech o logística.

• Dominio de Python y bibliotecas de datos como NumPy, Pandas, Scikit-learn y Matplotlib; experiencia con TensorFlow, Keras o PyTorch.

• Conocimiento de bases de datos relacionales y distribuidas, idealmente BigQuery, y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

• Experiencia con LLMs y soluciones agénticas: LangChain, LangGraph u otros frameworks; function/tool calling, Model Context Protocol (MCP), RAG y bases vectoriales.

• Conocimiento de AWS o GCP y servicios de IA generativa. Se valorarán conocimientos de Spark/PySpark, MLOps, Docker, Kubernetes, orquestación de datos, catálogos de metadata y Looker.

¿Te animás a dejar huella en la tecnología de América Latina?
¡Postúlate y sumate a nuestro propósito!

Modalidad de trabajo híbrida. Site Bogotá.