📍 Ubicación: 100% Remoto (apertura global)

💼 Departamento: Data Science

Sobre ACLED:

Armed Conflict Location & Event Data (ACLED) es una institución líder en la recolección, análisis y mapeo de datos sobre conflictos y crisis. Su información es utilizada globalmente por medios de comunicación, instituciones académicas, organizaciones humanitarias y responsables de políticas públicas. Es la fuente más completa y confiable de datos en tiempo real sobre violencia política y protestas en el mundo.

🎯 Descripción del rol:

Buscamos un/a Associate Data Scientist para apoyar en proyectos de ciencia de datos, con enfoque en modelos de lenguaje natural. Trabajarás directamente con el equipo de Data Science, apoyando iniciativas clave para mejorar los modelos existentes y desarrollar soluciones innovadoras con LLMs.

🛠️ Responsabilidades:

• Apoyar el desarrollo de modelos estadísticos, de machine learning y NLP.
• Monitorear y mejorar modelos ya implementados.
• Adaptar LLMs a casos de uso como QA, traducción, NER y clasificación.
• Preparar datos para análisis y proyectos personalizados.
• Implementar modelos y pipelines en plataformas cloud.
• Colaborar en tareas ad hoc de ciencia de datos.
• 
  

✅ Requisitos:

• 2 a 3 años de experiencia profesional en ciencia de datos.
• Nivel avanzado en Python y R.
• Conocimiento sólido en estadística y machine learning.
• Experiencia demostrada en procesamiento de lenguaje natural (NLP).
• Nivel de inglés fluido.
• Título universitario (preferentemente máster, aunque experiencia relevante puede sustituirlo).
• Habilidad para trabajar de forma autónoma y en equipo remoto, especialmente con supervisores en zona horaria de EE. UU.

✨ Plus:

• Familiaridad con los datos y metodologías de ACLED.
• Experiencia en investigación de conflictos, desarrollo internacional o peacebuilding.
• Conocimientos en Git, GitHub, computación en la nube, JavaScript o Julia.
• Experiencia previa trabajando en entornos 100% remotos.

📄 Aplicación:

Enviar CV + carta de presentación incluyendo expectativas salariales. Las postulaciones se revisarán de forma continua.