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Data scientist - fulltime

Naucalpan de Juárez, Méx
Grupo Modelo
Publicada el 23 abril
Descripción

Nos enorgullece ser una empresa que ha traspasado fronteras con sus productos. Te invitamos a participar en la vacante de:data scientistrequisitos:escolaridad:licenciatura en matemáticas, estadística, actuaría o afines. Años y área de experiencia:más de 2 años de experiencia en posiciones como data scientist. Idioma:inglés - avanzado (80%) competencias:comunicación efectiva, pensamiento crítico, gestión del tiempo y prioridades, colaboración y trabajo en equipo, adaptabilidad, negociación e influencia, curiosidad y aprendizaje continuo. Horario:9 a 5 pmobjetivo del puesto: analizar datos y desarrollar modelos que apoyen la toma de decisiones, generando insights accionables y soluciones analíticas para diferentes áreas del negocio.colaborar con data engineers y equipos de bi.requisitos básicos: experiencia en programación en python, incluyendo programación orientada a objetos (oop), patrones de diseño y principios de diseño de software. Dominio intermedio de sql para la recuperación y procesamiento de datos, incluyendo la escritura de consultas complejas y la optimización de la extracción de datos. Experiencia práctica con librerías de procesamiento de datos como pandas o polars. Competencia en frameworks de aprendizaje automático e inteligencia artificial como scikit-learn, xgboost, pytorch u otras herramientas similares. Sólida base en estadística aplicada, diseño experimental y análisis de resultados de modelos. Experiencia con herramientas de desarrollo de software, incluyendo git, scripting en shell, interfaces de línea de comandos (cli) y gestores de dependencias de python (por ejemplo, pip, poetry, uv). Deseable: experiencia desarrollando código eficiente para el procesamiento distribuido de datos utilizando herramientas como pyspark. Competencia en frameworks de aprendizaje automático distribuidos como spark mllib, xgboost distribuido o pytorch distribuido. Conocimiento de temas avanzados como aprendizaje por refuerzo e inferencia causal.

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