<!DOCTYPEhtml> Monks'ta Yarı Kıdemli Veri Bilimcisi — Wikishopline İş İlanları
İşler · Gerçek iş ilanları, doğrudan başvurun
Bu rol için kariyer seçimleri
Boss Pro Leather Office Chair Boss Pro Deri Ofis Koltuğu$289.99 Ergonomic Mesh Office Chair · Lumbar Support · Adjustable Ergonomik Fileli Ofis Koltuğu · Bel Desteği · Ayarlanabilir$89.99 UT-2 Ergonomic Full Motion 2in1 Laptop Floor Stand Monitor Keyboard Support Stand Height Adjust Moving Laptop Desk Home Office UT-2 Ergonomik Tam Hareket 2'si 1 Arada Dizüstü Bilgisayar Zemin Standı Monitör K$85.00 Homall Gaming Chair, Office High Back Computer Leather Desk Chair Racing Executive Ergonomic Adjustable Swivel Homall Oyuncu Koltuğu, Ofis Yüksek Arkalıklı Bilgisayar Deri Masa $78.26
Ortaklık bağlantıları — size hiçbir ekstra maliyet getirmeden küçük bir komisyon kazanabiliriz. Tam açıklama →
Vikishoplineİşler › Yarı Kıdemli Veri Bilimcisi

Yarı Kıdemli Veri Bilimcisi

tarafından Rahipler Veri / ML'de
Buenos Aires 30 Mayıs 2026
Careerjet'e başvur
İşe genel bakış
Gönderilme tarihi30 Mayıs 2026
KonumBuenos Aires

Bu rol hakkında

İşe alım sürecinin hiçbir aşamasında asla ödeme veya banka hesabı bilgisi talep etmeyeceğimizi lütfen unutmayın. Ekiplerimizi büyütmeye devam ederken sizi sahte iş ilanlarına karşı dikkatli olmaya çağırıyoruz.

Veri/ml rolleri hakkında

Veri ve makine öğrenimi rolleri üç kampa ayrılmıştır: analistler (SQL, kontrol panelleri, iş soruları), mühendisler (boru hatları, altyapı) ve bilim adamları (modelleme, deneme). İş unvanı size her zaman hangisi olduğunu söylemez; açıklamayı dikkatlice okuyun.

Tipik beceriler: SQL, Python, pandalar, temel istatistikler; ML rolleri scikit-learn / PyTorch / TensorFlow'u ekler; mühendislik rolleri Airflow / dbt / Spark'ı ekler

Maaş bilgileri (ABD, kaba)

ABD'de veri/ml rolleri için tipik aralık şöyledir: 85.000$–240.000$/yılKıdeme, şirket aşamasına ve şehre göre büyük ölçüde değişiklik gösterir.

Yalnızca tahminler. Şirkete özel numaralar için,level.fyi (teknoloji), Glassdoor'u kontrol edin veya röportajda sorun.

Röportaj için nasıl hazırlanılır

Veri görüşmeleri bölünmüştür: analistler SQL + örnek olay soruları edinin, mühendisler boru hattı tasarımı + kodlamayı edinin, bilim adamları istatistikler + makine öğrenimi modelleme + bazen eve götürülecek bir veri kümesi edinin. JD'yi dikkatlice okuyun ve gerçek lezzete hazırlanın; analist rolü için PyTorch'ta zaman kaybetmeyin.

Her üçünde de ortak sorular: "[Ürün özelliği] için başarıyı nasıl ölçersiniz?", "Verilerin size şaşırtıcı bir şey söylediği bir projeyi bana anlatın"ve SQL pencere fonksiyonları (LAG, ROW_NUMBER, PARTITION BY - bunları özel olarak uygulayın). Makine öğrenimi rolleri için, aşırı uyum, önyargılı varyans değişimi ve eğitimde iyi, üretimde kötü performans gösteren bir modelin hatalarını nasıl ayıklayacağınızla ilgili bir soru bekleyin.

Bu rolün genellikle nereye vardığı

Disiplin olgunlaştıkça veri/ML'deki kariyer yolları daha da karmaşık hale geldi. En net ilerleme: Kıdemli Analist → Kıdemli Analist → Analitik Yöneticisi analist tarafında, Kıdemsiz Veri Mühendisi → Kıdemli → Personel mühendislik tarafında ve Junior DS → Senior DS → Asıl DS / ML Lideri modelleme tarafında. Maaş zirveleri, büyük teknoloji firmalarındaki makine öğrenimi mühendisleri ve araştırma bilimcileri için en yüksektir.

Disiplinler arası hareketler yaygındır: Mühendisliği öğrenen analistler genellikle iş bağlamını öğrenmemiş mühendislerden daha fazla kazanırlar. İşletmeye yakın kalın; insanların en değerli verileri, yalnızca gösterge tablolarını oluşturanlar değil, yöneticilerin strateji tartışmalarına kattıkları verilerdir.

İzlenmesi gereken kırmızı bayraklar

  • Gerçekten bir SQL analisti olan "Veri bilimcisi" rolü. Sorumlulukları dikkatlice okuyun; eğer hepsi kontrol panelleri ve anlık sorgulardan oluşuyorsa, bu bilim unvanına sahip bir analist rolüdür.
  • Paydaş işbirliğinden bahsedilmiyor. Tek başına veri çalışması genellikle göz ardı edilen veri çalışmasıdır. Rolün bir iş ekibine yerleştirilmesi gerekiyor.
  • "AI / ML" her yerde listeleniyor ancak ayrıntı yok. ML ile çözmek istedikleri gerçek sorunların adını koyamazlarsa, şirket moda alışveriş yapıyor demektir.
  • "10 yıldan fazla Python" veya imkansız kombinasyonlar istemek. Ya JD, bir veri ekibinin girdisi olmadan İK tarafından yazılmıştır ya da şirketin gerçekçi olmayan beklentileri vardır.

Sık sorulan sorular

Bu role nasıl başvurabilirim?

Bu sayfanın üst kısmındaki "Careerjet'e Başvurun" düğmesini tıklayın. İşverenin başvuruları kabul ettiği asıl ilana yönlendirileceksiniz. Wikishopline özgeçmişleri toplamaz veya başvuruları işlemez.

Bu liste güncel mi?

Wikishopline, işleri günlük olarak iş ortağı kaynaklarından (careerjet) toplar. ~14 günden eski ilanlar budanır, ancak bir ön yazı üzerinde zaman harcamadan önce daima işverenin sitesinde pozisyonun hala açık olduğunu doğrulayın.

Wikishopline işverenlerden veya başvuru sahiplerinden ücret alıyor mu?

Hayır. Toplu işler her iki taraf için de ücretsizdir. Wikishopline ayrıca doğrudan görünürlük isteyen işverenler için /jobs/submit adresinde 5 ABD doları / 30 günlük ücretli ilanları da kabul etmektedir; ancak görüntülediğiniz liste bir iş ortağından alınmıştır.

Bir veri/ml rolü tipik olarak neyi içerir?

Veri ve makine öğrenimi rolleri üç kampa ayrılmıştır: analistler (SQL, kontrol panelleri, iş soruları), mühendisler (boru hatları, altyapı) ve bilim adamları (modelleme, deneme). İş unvanı size her zaman hangisi olduğunu söylemez; açıklamayı dikkatlice okuyun.

ABD'de data/ml rolleri için tipik maaş aralığı nedir?

Kıdeme, konuma ve şirket aşamasına bağlı olarak yılda yaklaşık 85.000 ila 240.000 ABD Doları. Bu, amaca yönelik geniş bir aralıktır; belirli bir şirket içinlevel.fyi veya Glassdoor'a göre doğrulama yapın.

⚠️ Bu liste şuradan toplanmıştır: kariyer jeti. Wikishopline bu işvereni temsil etmez veya listenin güncel olduğunu garanti etmez. Kişisel bilgileri veya ödeme ayrıntılarını paylaşmadan önce daima rol + şirketi doğrudan kaynakla doğrulayın.
← Daha fazla işe göz atın
Aramanız için daha fazla seçenek
Resistance Color Ergonomic Office Chair Direnç Renkli Ergonomik Ofis Koltuğu$199.99 Triple Arm Laptop and Dual Monitor Desk Mount for 17" Notebook and Up to 27" Screens, Extra Tall Adjustable Monitor Stand with Laptop Tray, VESA 75x75 100x100, Black (M002XLLP) 17" Notebo için Üç Kol Dizüstü Bilgisayar ve Çift Monitör Masa Montajı$85.27 Schylling Needoh Nice Cube Sensory Stress Relief Anxie Sensory Tool for Focus ADHD Calming Office Desk Gadget Z260326 Schylling Needoh Nice Cube Duyusal Stres Giderici Anxie Senso$6.30 Boss Pro Leather Office Chair Boss Pro Deri Ofis Koltuğu$289.99
Ortaklık bağlantıları — size hiçbir ekstra maliyet getirmeden küçük bir komisyon kazanabiliriz. Tam açıklama →