# ARG JR Data Scientist at Santander

Santander is hiring an ARG JR Data Scientist. Level rates it Builds AI ●●●●; you can [apply on Santander](https://jobsbylevel.com/go/7388a6fe-d828-4feb-8c02-9a5c72c93654?utm_medium=ai-agent).

AI Level 4, AI centrality 90 out of 100. GARAY 151 PISO 4.

## Details

- Company: [Santander](https://jobsbylevel.com/companies/santander)
- AI level: AI Level 4 (score 90 out of 100)
- Location: GARAY 151 PISO 4
- Posted: November 4, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/7388a6fe-d828-4feb-8c02-9a5c72c93654?utm_medium=ai-agent
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## Prepare for this job

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## Description

ARG JR Data Scientist Country: Argentina ES EL MOMENTO Santander ( www.santander.com ) está evolucionando de ser una marca global de alto impacto a una organización impulsada por la tecnología , y las personas están en el centro de este camino. Estamos liderando una transformación centrada en el cliente que valora el pensamiento disruptivo , la valentía de desafiar lo posible y la capacidad de innovar . Esto es más que un cambio estratégico: es una oportunidad para que las personas estén motivadas, crezcan, aprendan y generen un impacto real . Nuestra misión es contribuir a que más personas y empresas prosperen . Adoptamos una sólida cultura de riesgos y esperamos que todas las personas, en toda la organización, asuman un enfoque proactivo y responsable en la gestión del riesgo. En Santander Argentina trabajamos para crear una plataforma líder de servicios financieros, integrando lo mejor del mundo físico y digital. Somos un banco global con raíces locales, que potencia la tecnología, la innovación y el talento para transformar la experiencia financiera. EL IMPACTO QUE GENERARÁS Santander Tecnología está buscando un/a JR AI Scientist para el equipo de Business Analytics con base en Ciudad de Buenos Aires. El propósito del rol es impulsar el diseño y la implementación de soluciones de datos, machine learning e inteligencia artificial que transformen necesidades del negocio en iniciativas de alto impacto, promoviendo la innovación, la toma de decisiones basada en datos y una experiencia cada vez mejor para nuestros clientes. Estamos redefiniendo nuestra forma de trabajar a través de la innovación, la tecnología de última generación, la colaboración y la libertad de explorar nuevas ideas. En este puesto, tus principales responsabilidades incluirán: Participar en iniciativas de datos, analítica avanzada e inteligencia artificial, desde el entendimiento del problema hasta la implementación y seguimiento de las soluciones. Colaborar en la traducción de necesidades de negocio en problemas analíticos concretos, participando en el análisis, experimentación y evaluación de alternativas. Trabajar en conjunto con equipos de negocio, tecnología y datos. Participar en la implementación, validación, monitoreo y evolución de modelos y soluciones analíticas. Incorporar buenas prácticas de documentación, calidad, reproducibilidad y gestión de riesgos. Explorar nuevas herramientas, tecnologías y enfoques de Data Science e IA y evaluar su aplicación a problemas concretos. LO QUE APORTARÁS AL EQUIPO Nuestra gente es nuestra mayor fortaleza. Cada persona contribuye con perspectivas únicas que nos hacen más fuertes como equipo y como organización. Valoramos quiénes son y potenciamos lo que aportan. Los siguientes requisitos representan los conocimientos, habilidades y competencias esenciales para este puesto. Experiencia profesional Experiencia previa en proyectos de Data Science, AI, Machine Learning. (Deseable) Educación Estudiante avanzado/a o graduado/a de carreras de grado afines a Data Science como Estadística, Cs. Exactas (matemática, ciencia de datos, etc.), Ingeniería, Cs. Económicas o cualquier otra carrera con estudios en análisis cuantitativo/estadístico. (Obligatorio) Postgrado en Maestría o superior afín a Ciencia de Datos. (Deseable) Idiomas Inglés (Deseable) Habilidades técnicas (Hard skills) Conocimientos de Python aplicable a análisis de datos (Obligatorio) SQL (obligatorio) Conocimientos de librerías de Machine Learning como Scikit-Learn, XGBoost, Deep Learning (Pytorch, por ejemplo) y otras herramientas de machine learning. (Deseable) Spark para ETL (Deseable) AWS: Sagemaker, Lambdas, SNS, Bedrock (Deseable) Herramientas de IA como AWS Bedrock, Claude, etc. y técnicas de prompting, guardrails, RAGs (Deseable) Herramientas de IA para desarrollo: IDEs como Cursor, Devin (Deseable) Airflow (Deseable) Git (Github, por ejemplo) (Deseable) Implementaciones de modelos productivos (batch, real time) (Deseable) Monitoreo de modelos

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