Trabajos remotos de científico de datos senior en empresas de EE.UU.

En Turing estamos buscando científicos de datos senior remotos que serán responsables de liderar el equipo de ciencia de datos para planificar, implementar y administrar proyectos basados ​​en datos. Obtén la oportunidad de trabajar con las principales empresas de Estados Unidos y asciende rápidamente en tu carrera.

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Descripción del puesto

Responsabilidades del puesto

  • Liderar científicos de datos junior e ingenieros de ML para garantizar la finalización exitosa de los proyectos.
  • Implementar procesos de minería y adquisición de datos.
  • Asegurar el mantenimiento de calidad e integridad de los datos.
  • Trabajar con grandes conjuntos de datos y establecer sistemas analíticos escalables y precisos.
  • Analizar y visualizar datos para obtener información significativa e identificar oportunidades comerciales.
  • Mantenerse al día sobre los desarrollos en tecnología de ciencia de datos.
  • Implementar ciencia de datos avanzada y soluciones analíticas en toda la organización.

Requisitos mínimos

  • Licenciatura o Maestría en Ingeniería, Ciencias de la Computación, Estadística, Machine Learning (o experiencia equivalente).
  • Al menos +5 años de experiencia en ciencia de datos y análisis (con algunas excepciones para desarrolladores sumamente calificados).
  • Experiencia en bibliotecas NLP y ML como OpenCV, TensorFlow, etc.
  • Profundo conocimiento de los lenguajes de programación R o Python.
  • Competencia en servidor SQL, tecnologías NoSQL y herramientas de visualización de datos como Tableau.
  • Conocimiento de algoritmos de deep learning.
  • Experiencia en grandes conjuntos de datos y datos no estructurados.
  • Fluidez en Inglés para comunicarse de manera efectiva.
  • Posibilidad de trabajar a tiempo completo (40 horas/semana) con una superposición de 4 horas con los husos horarios de EE. UU.

Habilidades preferidas

  • Conocimiento en limpieza y manipulación de datos.
  • Fuerte comprensión de estructuras de datos, algoritmos y estadísticas.
  • Experiencia en Java, C++ o lenguajes relacionados.
  • Experiencia previa en el manejo de herramientas CI/CD.
  • Experiencia en el framework Hadoop.
  • Fuertes habilidades de liderazgo y gestión de proyectos.

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¿Cómo convertirte en un científico de datos senior?

Los científicos de datos senior utilizan datos para ayudar a las empresas a expandirse en la dirección correcta. Dado el alcance del proyecto, los científicos de datos senior supervisan y coordinan los esfuerzos del personal junior mientras lideran numerosas iniciativas basadas en datos.

Los científicos de datos son especialistas analíticos que detectan patrones y manejan datos utilizando su comprensión de la tecnología y las ciencias sociales. Para resolver problemas corporativos, se basan en el conocimiento de la industria, la conciencia contextual y las críticas de los supuestos actuales.

¿Cuál es el alcance de la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que reúne informática, matemática computacional, estadística y gestión. El análisis y la visualización de datos son necesarios para adquirir información útil a partir de los datos. Los algoritmos de machine learning se utilizan para crear modelos de predicción que convierten los datos sin procesar en información útil.

  • Científico de datos: un científico de datos tiene experiencia en una amplia gama de campos. De acuerdo con los objetivos comerciales, el científico de datos puede definir la descripción del problema y los objetivos del proyecto. Descubren patrones y tendencias y crean pronósticos utilizando inteligencia artificial, machine learning y datos. Se requiere una base sólida en inteligencia artificial, machine learning, estadísticas e ingeniería de datos.
  • Científico de datos senior: el puesto de científico de datos senior ofrece un potencial de alto impacto para influir en la toma de decisiones y las posibilidades de los clientes al investigar, encontrar y compartir constantemente ideas procesables con el equipo de liderazgo. Para brindar valor comercial, un científico de datos senior colaborará con personas de diversas funciones y equipos. Un científico de datos senior también desempeña un papel en la configuración del equipo de ciencia de datos al ayudar a contratar y asesorar a personas con menos experiencia.

¿Cuáles son las funciones y responsabilidades de los científicos de datos senior?

Como científico de datos senior tendrás la oportunidad de desarrollar modelos estadísticos avanzados, algoritmos de machine learning y algoritmos computacionales basados ​​en iniciativas comerciales para impulsar conocimientos derivados de datos en una amplia gama de divisiones.

El rol de científico de datos senior implica respaldar los objetivos del proyecto, dirigir la recopilación, la evaluación de la veracidad y la síntesis de datos en conjuntos de datos analíticos masivos. Serás responsable de encontrar tendencias, patrones y contradicciones en los datos, utilizar análisis de big data y técnicas avanzadas de ciencia de datos.

Además, un científico de datos senior determina qué datos adicionales se requieren para respaldar sus hallazgos. Crearás y formarás modelos estadísticos y algoritmos de machine learning. Utilizarás tu conocimiento de la semántica, el procesamiento del lenguaje natural y la comprensión donde sea necesario.

Las responsabilidades de un científico de datos senior incluyen:

  • Abordar las dificultades corporativas a través de consultas industriales abiertas e investigaciones no dirigidas.
  • Extraer grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. Consultar datos estructurados de bases de datos relacionales utilizando lenguajes informáticos como SQL. Los datos no estructurados se recopilan mediante web scraping, API y cuestionarios.
  • Utilizar herramientas analíticas modernas, machine learning y metodologías estadísticas para preparar datos para el modelado predictivo y prescriptivo.
  • Para preparar los datos para el preprocesamiento y el modelado, limpiarlos a fondo para eliminar cualquier información superflua.
  • Utilizar EDA para descubrir cómo lidiar con los datos faltantes y buscar tendencias y oportunidades.
  • Crear software para automatizar procesos y desarrollar soluciones novedosas para manejar desafíos.
  • Utilizar excelentes visualizaciones de datos e informes para comunicar predicciones y resultados a los equipos de administración y TI.
  • Modificar los procesos y tácticas actuales de manera rentable.

¿Cómo convertirte en un científico de datos senior?

Para ser contratado como científico de datos senior, necesitarás algunos años de experiencia como científico de datos, analista de datos o ingeniero de datos. Junto con eso, se requerirá al menos una licenciatura en ciencia de datos o una disciplina relacionada con la informática.

Si eres principiante, un trabajo de ciencia de datos normalmente requiere una maestría. Los títulos pueden darle estructura a tu currículum, pasantías, oportunidades para establecer contactos y credenciales académicas. Si tienes una licenciatura en un tema que no sea tu campo previsto, es posible que debas concentrarte en aprender habilidades relacionadas con el trabajo a través de cursos especializados a corto plazo o boot camps.

El científico de datos senior ha trabajado como científico de datos junior, ingeniero de software o tiene un doctorado en su campo. Tiene de 3 a 5 años de experiencia relevante, produce código reutilizable y crea canalizaciones de datos basadas en la nube que son duraderas.

Los científicos de datos senior deben ser capaces de enmarcar problemas de ciencia de datos. Los candidatos con experiencia previa en ciencia de datos tienen mucho que ofrecer. Los gerentes de contratación también analizan qué tan bien pueden escribir código de producción.

Los empleadores prefieren a los científicos de datos senior porque brindan un valor excepcional por un salario razonable. Tienen mayor experiencia que los científicos de datos junior, por lo que evitan errores de principiante. También son menos costosos que los científicos de datos líder, pero aun así se espera que creen modelos de ciencia de datos listos para la producción.

Para convertirte en un científico de datos senior se requiere experiencia en las siguientes habilidades:

  • Programación
  • Grandes plataformas de datos
  • Almacenamiento de datos y estructuras
  • Herramientas en la nube
  • Técnicas de machine learning
  • Ingeniería de software
  • Minería de datos, limpieza y manipulación
  • Investigación
  • Visualización de datos e informes
  • Análisis de riesgo
  • Análisis estadístico y matemática
  • Comunicación efectiva

Los científicos de datos senior pueden centrarse en una determinada industria o adquirir experiencia en áreas como inteligencia artificial, machine learning, investigación o administración de bases de datos. Una especialización es un acercamiento inteligente para mejorar tu stack tecnológica y tu potencial de ingresos sin dejar de ser un trabajo fascinante.

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Habilidades requeridas para convertirte en un científico de datos

Si buscas convertirte en un científico de datos, hay ciertas habilidades que deberás dominar, independientemente de tu función. Ellas son:

1. Matemática y Estadística

Cualquier científico de datos senior competente tendrá una sólida base en matemática y estadística. Cualquier empresa, especialmente una que se base en datos, necesitaría un científico de datos senior para comprender numerosos enfoques estadísticos, como estimadores de máxima verosimilitud, distribuidores y pruebas estadísticas, para ayudar a hacer sugerencias y elecciones. Tanto el cálculo como el álgebra lineal son cruciales, ya que los algoritmos de machine learning se basan en ellos.

2. Análisis y modelado

Se requiere que un científico de datos senior tenga mucho conocimiento en este sector, porque los datos son tan buenos como las personas que los analizan y modelan. Basado en una base de pensamiento crítico y comunicación, un científico de datos debe poder estudiar datos, ejecutar pruebas y construir modelos para obtener nuevos conocimientos y predecir resultados probables.

3. Métodos de machine learning

Si bien no siempre se requiere un conocimiento especializado en este tema, se espera cierta familiaridad. Las futuras empresas buscarán habilidades de machine learning, como árboles de decisión, regresión logística y otros componentes críticos.

4. Programación

Para pasar de lo teórico a lo práctico, un científico de datos senior debe ser un programador excepcional. La mayoría de las empresas querrán que domines los lenguajes de programación como Python, R y otros. Se incluyen en esta categoría la programación orientada a objetos, la sintaxis y funciones básicas, las declaraciones de control de flujo, las librerías y la documentación.

5. Visualización de datos

La visualización de datos es un componente vital para convertirte en un científico de datos, ya que te permite comunicar mensajes clave de manera efectiva y obtener soporte para las soluciones sugeridas. Comprender cómo dividir datos complejos en partes más pequeñas y digeribles, así como también cómo emplear una variedad de ayudas visuales (tablas, gráficos y más) es una habilidad que todo científico de datos necesitará para avanzar en su carrera.

6. Curiosidad intelectual

Un fuerte deseo de resolver dificultades y descubrir respuestas, particularmente aquellas que necesitan un pensamiento creativo, es el corazón de la profesión del científico de datos. Debido a que los datos no tienen sentido por sí mismos, el científico de datos está motivado para aprender más sobre lo que le dicen los datos y cómo se puede aplicar esa información a mayor escala.

7. Comunicación

Debido a que los datos no pueden hablar a menos que se procesen, un científico de datos exitoso debe tener excelentes habilidades de comunicación. La comunicación puede hacer o deshacer un proyecto, ya sea transmitiendo a tu equipo las actividades que deseas realizar para ir del punto A al punto B con los datos o dando una presentación al liderazgo de la empresa.

8. Perspicacia comercial

Un científico de datos debe tener algún conocimiento comercial para poder utilizar correctamente los datos de una manera que sea beneficiosa para su empresa. Debe tener un conocimiento profundo de los objetivos y metas fundamentales de la compañía, así como de cómo afectan el trabajo que realizas. También debe ser capaz de crear soluciones que cumplan con esos objetivos de una manera rentable y fácil de implementar que asegure una adopción generalizada.

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¿Cómo conseguir trabajos de científico de datos?

Turing ofrece importantes trabajos remotos de científico de datos para impulsar tu carrera. Trabajar en nuevos y complejos desafíos tecnológicos y comerciales puede ayudarte a expandirte rápidamente. Únete a nuestra red global de desarrolladores para encontrar trabajos remotos de científico de datos a largo plazo y de tiempo completo con mejores salarios y oportunidades de ascenso.

¿Por qué convertirte en científico de datos en Turing?

¿Cuánto paga Turing a sus científicos de datos?

Cada científico de datos de Turing es libre de trabajar a su propio ritmo. Por otro lado, Turing te propondrá un salario con el que estamos seguros de poder encontrarte un trabajo exitoso y a largo plazo. Nuestras recomendaciones se basan en nuestra investigación sobre las condiciones del mercado y las preferencias de los clientes.

Preguntas Frecuentes

Somos una plataforma de empleos de largo plazo basada en Palo Alto California que permite a los desarrolladores de software más talentosos del mundo trabajar con las mejores empresas estadounidenses desde la comodidad de sus hogares. Nuestros directivos Jonathan Siddharth y Vijay Krishnan son ex-alumnos de Stanford y exitosos emprendedores de IA.

Después de cargar tu currículum, tendrás que pasar por tres pruebas: una evaluación de experiencia, una breve prueba de tus stacks tecnológicos y un desafío de programación en vivo. Una vez que pases estas pruebas, estarás listo para aplicar a una amplia gama de trabajos disponibles según tus habilidades.

No necesitas pagar ningún impuesto en los Estados Unidos. Sin embargo, es posible que debas pagar impuestos de acuerdo con las leyes fiscales de tu país. Además, tu banco podría cobrarte una pequeña comisión al depositar en tu moneda local.

En Turing, contratamos desarrolladores remotos en más de 100 tecnologías como React/Node, Python, Angular, Swift, React Native, Android, Java, Rails, Golang, PHP, Vue, entre otras. Además de ello, consideramos la experiencia laborar previa.

La comunicación es crucial para el éxito cuando se trabaja con clientes estadounidenses. Preferimos candidatos con un nivel B1 de inglés, es decir, aquellos que tienen la fluidez necesaria para comunicarse de manera oral y escrita sin problemas con nuestros clientes y hablantes nativos.

Actualmente, contamos solamente con vacantes para desarrolladores debido a la demanda de nuestros clientes. Es posible que en el futuro expandamos nuestra oferta a otros roles. Consulta frecuentemente nuestra página de carreras, puede ser que encuentres una posición que se adapte a tus habilidades y experiencia.

Nuestra diferenciación exclusiva radica en la combinación de nuestro modelo de negocio principal y nuestros valores. Para el avance de la AGI, Turing ofrece oportunidades de contratos temporales. La mayoría de los contratos para Consultores de IA tienen una duración máxima de 3 meses, con posibilidad de prórrogas mensuales — condicionadas a su interés, disponibilidad y a la demanda del cliente — hasta un máximo de 10 meses consecutivos. Para nuestro negocio Turing Intelligence, ofrecemos proyectos a largo plazo y de jornada completa.

No, el servicio es absolutamente gratuito para los desarrolladores de software que se registren.

Idealmente, un desarrollador remoto debe tener al menos 3 años de experiencia relevante para ser contratado por Turing, sin embargo, no cerramos las puertas a desarrolladores excepcionales. Realiza nuestras pruebas para averiguar si podemos ofrecerte alguna oportunidad emocionante.

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Liderazgo

En pocas palabras, Turing tiene como objetivo hacer que el mundo tenga igualdad de oportunidades. Turing fue fundada por los empresarios seriales de IA Jonathan y Vijay, cuya empresa anterior de IA (vendida con éxito) fue impulsada por un talento remoto excepcional. Turing tambien es respaldada por inversionistas innovadores de alto perfil como el primer CTO de Facebook (Adam D'Angelo), ejecutivos de Google, Amazon, Twitter y Foundation Capital.

Política de Igualdad de Oportunidades

Turing es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Turing prohíbe la discriminación y el acoso de cualquier tipo y ofrece igualdad de oportunidades de trabajo a los empleados y solicitantes sin tener en cuenta la raza, el color, la religión, el sexo, la orientación sexual, la identidad o expresión de género, la edad, el estado de discapacidad, el estado de veterano protegido o cualquier otra característica protegida por la ley.

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Engineering Researcher UG/Master’s/PhD

About Us

Turing is one of the world’s fastest-growing AI companies, pushing the boundaries of AI-assisted software development. Our mission is to empower the next generation of AI systems to reason about and work with real-world software repositories. You’ll be working at the intersection of software engineering, open-source ecosystems, and frontier AI.

Role Overview — What Does a Typical Day Look Like?

You’ll work alongside top AI researchers and domain experts shaping foundational LLMs at leading AI labs to:

  • Design and solve high-quality engineering problems that push the limits of model reasoning—spanning undergraduate through PhD-level topics.
  • Analyze and evaluate model-generated solutions using a structured evaluation and ranking framework.
  • Identify conceptual gaps, edge cases, and model blind spots—helping define new benchmarks for engineering reasoning.
  • Contribute insights that shape model fine-tuning and frontier AI research

Required Skills & Experience

  • Strong academic background in Engineering disciplines (Computer Science, Electrical, Mechanical, Chemical, Civil, Biotechnology, Robotics, or related fields)
  • Open to talent at all education levels — UG, Master’s, and PhD
  • Deep problem-solving skills and a structured, analytical mindset.
  • Strong communication skills to collaborate with technical researchers.
  • Interest in LLMs and how they work is a plus!

Engagement Details

  • Commitment: Work as an expert gig worker with flexible engagement; minimum 10 hrs/week and up to 40 hrs/week (partial PST overlap required)
  • Duration: 1 month with potential extensions based on performance and fit
-
1-10 employees
Growth EngineeringRoboticsElectronic Engineering and Telecommunications
briefcase
Senior Fullstack Engineer - Backend Heavy

Job Overview

We are seeking a highly skilled Senior Full Stack Engineer with a strong focus on backend architecture and expertise in artificial intelligence (AI) to join our dynamic team. The ideal candidate will have 5-7 years of experience in designing, developing, and maintaining robust  full-stack applications, with deep expertise in Python, data structures, and backend database interactions, API design, authentication systems, and AI-driven technologies. You will play a critical role in architecting scalable, secure, and high-performance systems, integrating AI capabilities such as Retrieval-Augmented Generation (RAG), vector databases, large language model (LLM) APIs, and more to power our innovative solutions.

Key Responsibilities

● Design and implement scalable backend architectures for full-stack applications using Python and related frameworks (e.g., Django, Flask, FastAPI).
●  Develop and optimize complex data structures and algorithms to ensure efficient data processing and storage.
●  Architect and manage interactions with relational and non-relational databases (e.g., PostgreSQL, MongoDB) and vector databases (e.g., Pinecone, Weaviate) to support application and AI functionality.
●  Design, develop, and maintain secure, efficient, and well-documented RESTful APIs and GraphQL endpoints, integrating AI-driven features such as RAG and LLM APIs.
●  Implement robust authentication and authorization mechanisms (e.g., OAuth, JWT, SSO) to ensure system security.
●  Collaborate with frontend developers to integrate backend services and AI-powered features with user interfaces, ensuring seamless end-to-end functionality.
●  Develop and integrate AI solutions, including RAG pipelines, LLM API integrations (e.g., OpenAI, Hugging Face), and vector database queries for enhanced data retrieval and processing.
●  Perform data labeling, classification, and model training for AI-driven applications, ensuring high-quality datasets and model performance.
● Conduct red teaming exercises to evaluate and improve the security and robustness of AI systems and backend infrastructure.
●  Write clean, maintainable, and testable code, adhering to best practices and coding standards.
●  Design, implement, and maintain CI/CD pipelines to automate testing, deployment, and monitoring of backend and AI-driven applications, ensuring rapid and reliable delivery.
●  Optimize application and AI model performance, troubleshoot issues, and ensure high availability and reliability.
●  Mentor junior engineers, conduct code reviews, and contribute to architectural decisions, including AI strategy.
●  Stay updated on industry trends, emerging AI technologies, and backend development practices to recommend improvements and innovations.

Qualifications

● Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, Data Science, or a related field (or equivalent experience).
●  5-7 years of professional experience in full-stack development, with a strong emphasis on backend systems.
●  Expertise in Python and its ecosystems (e.g., Django, Flask, FastAPI) for building scalable applications.
●  Strong understanding of data structures, algorithms, and software design principles.
●  Extensive experience with database management, including SQL (e.g., PostgreSQL, MySQL), NoSQL (e.g., MongoDB, Redis), and vector databases (e.g., FAISS, Quadrant, Pinecone, Weaviate).  
●  Solid understanding of embeddings and how these work with vector databases
●  Proven ability to design and implement secure APIs (REST, GraphQL) and authentication systems (OAuth, JWT, etc.).
●  Experience with AI technologies, including RAG, LLM APIs (e.g., OpenAI, Hugging Face), vector databases, and model training/classification.
●  Familiarity with data labeling, preprocessing, and red teaming for AI model development and evaluation.
●  Knowledge of frontend technologies (e.g., JavaScript, React, Vue.js) to collaborate effectively with frontend teams.
●  Experience with cloud platforms (e.g., AWS, Azure, GCP) and containerization (e.g., Docker, Kubernetes) is a plus.
●  Strong problem-solving skills and ability to work in a fast-paced, collaborative environment.
●  Excellent communication skills and a passion for mentoring and knowledge sharing.


Preffered Skills

● Experience with microservices architecture and distributed systems.
●  Knowledge of CI/CD pipelines and DevOps practices.
●  Familiarity with testing frameworks (e.g., pytest, unittest) and writing automated tests for both backend and AI components.
●  Understanding of AI security best practices, including red teaming and compliance standards (e.g., GDPR, OWASP).
●  Good understanding of AI techniques (e.g. (CoT, reasoning, MCP)
●  Contributions to open-source AI or backend projects or a strong portfolio showcasing relevant work.
●  Experience with frameworks like LangChain, LlamaIndex, or similar for building AI driven applications.

Interview Process

  • 1-2 technical rounds with the client

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Software
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