Acerca del Grupo QuintoAndar
Somos el Grupo QuintoAndar, el mayor ecosistema inmobiliario de América Latina. Guiados por un propósito compartido de ayudar a las personas a amar el lugar donde viven, contamos con un portafolio diversificado de marcas y soluciones en diferentes países de América Latina y también con un Hub de Tecnología en Portugal. Desarrollamos tecnologías e innovación para transformar e impulsar la experiencia de vivienda en su totalidad.

Juntas, nuestras marcas líderes ofrecen soluciones que cubren todas las etapas del proceso de viviendar: Inmuebles24 (México), Zonaprop (Argentina), Adondevivir y Urbania (Perú), Plusvalía (Ecuador), ImovelWeb y QuintoAndar (Brasil).

Con el apoyo de un equipo de inversionistas y consultores de clase mundial, como Kaszek, Qualcomm, General Atlantic y SoftBank, QuintoAndar Group está actualmente valorado en más de 5.100 millones de dólares y sigue creciendo año tras año.

Aquí trabajarás con los mejores profesionales del mercado, en un entorno que respira innovación, colaboración y alto rendimiento. Para conocer más sobre nuestra historia, visita https://grupoquintoandar.com/es/.

Ubicación y Modelo de Trabajo Híbrido 
Nuestro equipo de Software Engineer trabaja bajo el modelo “híbrido”, siendo necesario estar presencialmente en la oficina, ubicada en Buenos Aires, 1 vez por semana al menos.

Etapas  del Proceso Selectivo:

Las etapas de nuestros procesos de selección tienen como objetivo evaluar tus experiencias y brindarte la oportunidad de conocer a nuestros equipos y oportunidades de carrera, y están estructuradas en los siguientes pasos:

• People Interview
• Tech Screening 
• Tech Interview 1
• Tech Interview 2

Acerca del puesto 

En nuestro equipo de Data Science, tendrás la oportunidad de trabajar como parte de nuestros product squads, desarrollando funcionalidades que enriquecen nuestro producto y brindan la experiencia de primer nivel por la que somos reconocidos. Trabajarás junto a profesionales brillantes con distintas especialidades: Product Managers, Designers, UX Writers, Data Scientists, Machine Learning Engineers, Software Engineers, entre otros. Prepárate para el trabajo de tu vida: desafíos complejos, altas expectativas, mentes brillantes trabajando juntas, conversaciones significativas y una productividad extraordinaria.

Algunos de los problemas específicos en los que trabajamos en el equipo de Data Science incluyen sistemas de búsqueda y recomendación; mejora de la experiencia del cliente utilizando machine learning (como el enrutamiento automático de tickets); modelos de pricing, liquidez y crédito; y la construcción de una plataforma que nos permita desarrollar y desplegar todas estas soluciones.

Nota: Esta es una posición senior. Esperamos que tengas al menos 3+ años de experiencia aplicando Data Science y creando modelos de machine learning. Si tienes las habilidades pero estás comenzando tu carrera en Data Science, te recomendamos postularte a la posición de Data Scientist.

Responsabilidades

• Arquitectar, desarrollar y desplegar sistemas de machine learning en producción. Los principales casos de uso están relacionados con chatbots y sistemas de búsqueda.

• Diseñar y ejecutar experimentos.

• Analizar una amplia variedad de datos (estructurados y no estructurados, observacionales y experimentales) para mejorar los modelos actuales o crear nuevos.

• Aplicar el método científico para desarrollar aplicaciones impulsadas por LLMs, incluyendo probar diferentes prompts, explorar y comprender las capacidades de los LLMs, evaluar agentes y prompts, analizar guardrails de aplicaciones de IA y construir PoCs para validar la viabilidad de IA generativa en funcionalidades de producto.

• Participar activamente en discusiones y decisiones relacionadas con todo el chapter de Data Science (Guilds, Design Reviews, Demos, etc.).

Lo que buscamos

• Personas que quieran aprender y generar impacto real a través de Data Science.

• Conocimiento experto en conceptos de machine learning: regresión y clasificación, clustering, redes neuronales, selección de features, validación cruzada, curse of dimensionality, bias-variance tradeoff, explicabilidad de modelos, entre otros.

• Buena comprensión de los desafíos de ingeniería para desplegar sistemas de machine learning en producción.

• Dominio de Python.

• Conocimientos o experiencia con Deep Learning.

• Experiencia brindando asesoramiento técnico a otros data scientists (liderazgo técnico).

• Excelentes habilidades de comunicación técnica escrita y verbal. Buscamos a alguien apasionado por Data Science y Machine Learning, dispuesto a compartir su conocimiento con los demás miembros del Data Science Chapter.

• Buen nivel de inglés (oral y escrito) es obligatorio.

Te destacarás si

• Tienes un MSc. (o licenciatura + experiencia sólida) en machine learning, data science, information retrieval, ranking systems, recommender systems, natural language processing u otros campos relevantes.

• Tienes experiencia con IA generativa aplicada: agentes de IA, prompt engineering, fine-tuning de LLMs (LoRA, QLoRA, PEFT), LLM routing, monitoreo de LLMs y LLM guardrails.

• Tienes experiencia trabajando en startups de rápido crecimiento.

Importante:

• ¡Nuestro proceso de selección comienza con el registro! Si realmente deseas formar parte de nuestro equipo, asegúrate de completar  esta primera etapa. Revisamos cada postulación con atención y siempre damos una respuesta, aunque la persona no siga en el proceso. 
• Toda la comunicación se realiza por correo electrónico, así que estate atento a nuestros mensajes y libera el dominio @quintoandar.com.br para que nuestros correos no terminen en la carpeta de spam.

Beneficios

• Plan médico
• Wellhub
• Licencia parental extendida
• Reintegro de Guardería
• Gastos de teletrabajo (monto mensual)
• Descuentos en servicios del día a día
• Día libre por cumpleaños, Día del Padre y Día de la Madre

Diversidad e Inclusión en Grupo QuintoAndar

Durante la inscripción, verás algunas preguntas sobre diversidad. Estas son confidenciales y tienen como objetivo apoyar nuestras acciones de diversidad e inclusión. En vacantes afirmativas, la información podrá ser utilizada para verificar el alineamiento con el público objetivo de la oportunidad y, en estos casos, podría tener carácter eliminatorio. Para vacantes no afirmativas, esta información no afecta tu postulación y se utiliza únicamente para ayudarnos a mejorar continuamente nuestras prácticas e iniciativas de inclusión a lo largo de tu trayectoria con nosotros.

Privacidad y Protección de Datos

El Grupo QuintoAndar actúa de conformidad con las leyes de privacidad y protección de datos, y garante la seguridad de sus datos personales. Para saber más, consulte nuestro Aviso de Privacidad para Personas Candidatas. Si tiene dudas o desea ejercer sus derechos como titular de los datos, póngase en contacto con nosotros a través de nuestro Canal de Atención.

#LI-FS4

About the Role

This role requires high-level autonomy, where you will define your own direction within strategic goals, influence multiple teams, and navigate high complexity and ambiguity to deliver tangible business results. You will bridge the gap between technical innovation and real-world business challenges by applying advanced statistical and machine learning techniques to build predictive models and derive actionable insights.

What we are looking for

• Experience & Education: Bachelor's degree in Computer Science or Engineering with 8–12 years of relevant experience leading complex technical projects with multi-team impact.
• Advanced ML & Statistics: Expert capability in designing end-to-end ML systems for complex problems (including imbalanced data and concept drift), applying advanced statistical methods (mixed models, survival analysis, Bayesian approaches), and demonstrating a deep understanding of causal inference techniques, experimentation design (A/B testing, MABs), and deep learning architectures for unstructured data (e.g., NLP, Computer Vision).
• Core Technology Stack: Expertise in Python (including libraries like Pandas and NumPy) or R, proficiency with cloud platforms and their data/ML services (e.g., AWS Sagemaker, GCP Vertex AI, Azure ML Services), experience with big data technologies (e.g., Spark, Hadoop), and familiarity with MLOps tools (e.g., Kubeflow, MLflow, Docker).
• Business Immersion: Proven ability to immerse in operations to acquire deep domain expertise, thinking like an insider to translate seamlessly between business needs and engineering solutions.
• Full-Stack Agility: Ability to build complete applications rapidly across any technology stack, selecting the right tools to balance technical debt with delivery speed.
• Data Strategy & Integration: Experience architecting scalable data strategies across diverse teams and complex enterprise landscapes. This includes defining data governance policies, mastering data quality frameworks, building robust integration solutions for undocumented schemas and disparate systems, and driving the adoption of modern data warehousing and lakehouse architectures.
• AI Evaluation & Governance: Experience leading AI governance initiatives, creating evaluation standards, and training teams on rigorous AI verification and risk management.
• Rapid Prototyping: Proficiency in leading rapid delivery initiatives using a prototype-first approach to validate solutions quickly before scaling.
• Problem Discovery: A track record of seeking out undefined problems, embedding with users to discover latent needs, and turning ambiguity into clear problem statements.
  
  

Who you are

• Polymath Oriented: You bridge gaps between engineering, design, business, and science, rapidly immersing yourself in new domains to speak the language of the business.
• Curious Explorer: You seek out ambiguity rather than avoiding it, driving team curiosity through challenging questions and creating an environment that encourages experimentation.
• Outcome Owner: You drive an accountability culture focused on business impact rather than just deliverables, owning relationships and making trade-offs between custom solutions and generalizable work.
• Systems Thinker: You map complex system interactions across technical and business domains, anticipating cascading effects and understanding how technology changes impact operations.
• Precise Communicator: You translate seamlessly between technical and business language, ensuring requirements are clear enough to enable AI generation and facilitate productive discussions with stakeholders.
• Problem Discoverer: You embed with users to discover latent needs, turning ambiguity into clear problem statements rather than waiting for defined tasks.

What Appnovation Offers 

• Challenging and rewarding work with real impact
• Direct Access to Cutting-Edge AI Platforms
• Diverse and Inclusive Culture 
• Growth opportunities for personal and professional development
• A collaborative and innovative work environment where your ideas are valued
• Exposure to exciting projects and high-profile clients
• Supportive work environment with access to company leaders
• Hybrid working model

Xometry is seeking a Senior Data Scientist to join our Data Science team. This person will drive data science initiatives, provide technical guidance when needed, and leverage data to solve complex business challenges. The ideal candidate has a deep understanding of data science methodologies, strong statistical expertise, and proven experience delivering impactful data solutions in a dynamic environment. This is a 1-year contract with the potential for extension.

Responsibilities:

• Use data analysis, visualization, and modeling tools (e.g., Looker, Jupyter Notebooks, Python, Pandas) to drive data-driven business strategies, with a focus on cost prediction for a two-sided marketplace.
• Design and execute data science projects, including hypothesis development, statistical analysis, and experimentation (e.g., A/B testing) to answer key business questions and validate assumptions.
• Collaborate with cross-functional teams to translate business needs into data science solutions and ensure alignment with Xometry’s objectives.
• Analyze existing algorithms for accuracy and performance, provide recommendations for optimization, and update production code as necessary.
• Query and extract data from databases (e.g., Snowflake, MongoDB) to support analysis and model development.
• Implement robust data science methodologies, emphasizing best practices in code reproducibility, version control, and model deployment.
• Continuously iterate and improve solutions within a fast-paced, agile environment, addressing challenges with innovative, data-driven approaches.
• Foster a culture of collaboration, teamwork, and continuous learning, encouraging knowledge sharing and skill development within the team.

Qualifications:

• A bachelor’s degree is required; an advanced degree (M.S. or PhD) in applied math, computer science, data science, engineering, or a related field is highly preferred.
• 5+ years of experience in data science
• Strong expertise in SQL and Python (numpy, scipy, pandas, and scikit-learn preferred) and experience with API integrations using Python.
• Proficient in applied statistics, including knowledge of probability distributions, confidence intervals, statistical tests (e.g., t-tests, ANOVA, Chi-Square), and power analysis.
• Experience with pricing algorithms and technology-driven product development.
• Knowledge of scientific software principles, including version control, code reproducibility, and deployment practices.
• Demonstrated ability to work in a fast-paced, ambiguous environment and manage shifting priorities effectively.
• Must be able to work core hours aligned with US Eastern Time (GMT-5).
• Strong communication and interpersonal skills to collaborate with global teams and articulate complex technical information to non-technical stakeholders.

#LI-Remote

Xometry is seeking a Senior Data Scientist to join our Generative AI team. The candidate will focus on training and fine-tuning Visual Language Models (VLMs) for multimodal document understanding. The ideal candidate will leverage their expertise in machine learning and computer vision to advance Xometry's capabilities in processing and extracting structured data from complex documents and images. This is a 1-year contract.  

Responsibilities:

• Develop, fine-tune, and evaluate Visual Language Models (VLMs) to enhance document understanding, focusing on multimodal data such as text, images, and technical drawings.
• Design and implement data preparation, cleaning, and augmentation processes tailored to multimodal model training, ensuring high-quality data pipelines for VLMs.
• Leverage transfer learning and pre-trained models to accelerate model development and optimize performance on Xometry’s specific data.
• Use cloud resources (e.g., Amazon Web Services) to scale training and fine-tuning processes for VLMs efficiently.
• Collaborate with data engineering and machine learning operations (MLOps) teams to deploy VLMs into production and monitor their performance.
• Interpret model outputs and improve model accuracy and robustness by applying data analysis and visualization tools (such as Python, Jupyter Notebooks, and SQL).
• Experiment with and implement state-of-the-art model architectures, continuously optimizing VLM performance in a fast-paced, iterative environment.
• Work within a team-oriented setting, participating in peer reviews, sharing insights, and contributing to an environment of continuous learning and improvement.

Qualifications:

• A bachelor’s degree is required; an advanced degree (M.S. or PhD) in computer science, data science, machine learning, or a related field is highly preferred.
• 5+ years of experience in data science and machine learning, with expertise in Visual Language Models or multimodal machine learning.
• Strong experience with machine learning libraries and frameworks such as PyTorch, TensorFlow, or Hugging Face.
• Proficiency in Python, including libraries like pandas, numpy, and scikit-learn.
• Solid understanding of deep learning techniques and experience with transfer learning, fine-tuning, and model evaluation.
• Experience with cloud platforms (e.g., AWS SageMaker) for model training and deployment.
• Familiarity with data processing and visualization tools (SQL, Jupyter Notebooks, Looker, etc.) and basic database knowledge (e.g., Snowflake, MongoDB).
• Excellent analytical and problem-solving skills, with a strong ability to work in an environment that values teamwork, innovation, and continuous learning.
• Familiarity with computer vision tasks and frameworks, as well as experience with multimodal data, is a plus.

#LI-Remote