Perfil: científico de datos senior
fusiona habilidades técnicas, analíticas y de negocio para convertir grandes volúmenes de datos en conocimiento empresarial.
* habilidades técnicas:
o lenguajes de programación: python, r, sql, java.
o bases de datos: relacionales (postgresql, mysql) y nosql (mongodb, cassandra).
o visualización de datos: power bi, cognos, plotly.
o big data y cloud: plataformas como aws, azure, google cloud; y herramientas como spark y hadoop.
o aprendizaje automático & deep learning: modelos supervisados, no supervisados, redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora.
o mlops y despliegue de modelos: docker, kubernetes, mlflow, ci/cd.
* habilidades analíticas:
o capacidad para formular preguntas de negocio y traducirlas en problemas de datos.
o pensamiento crítico y lógico para identificar patrones, correlaciones y causalidades.
o creatividad para proponer soluciones innovadoras basadas en datos.
solución que demuestra un alto nivel de logica. comunicación efectiva.