Objetivo del puesto
fomentamos la construcción de soluciones analíticas dentro del proyecto fairshare, aplicando la metodología crisp-dm en la recolección, análisis y modelado de datos. Generar modelos como clustering y análisis geoespacial que permitan identificar oportunidades comerciales.
roles del puesto
* apoyar en la extracción, limpieza e integración de datos provenientes de múltiples fuentes.
* participar en la ingeniería de variables para mejorar la calidad de los datos utilizados en los modelos.
* colaborar en el desarrollo y validación de modelos de clustering y segmentación de clientes o zonas.
* realizar análisis exploratorios de datos para detectar patrones y áreas de oportunidad.
* asistir en la automatización de pipelines de datos y garantizar la replicabilidad de los pilotos.
* elaborar reportes, dashboards y presentaciones que comuniquen avances y hallazgos del proyecto fairshare.
* contribuir activamente en sesiones de revisión y mejora de modelos bajo la metodología crisp-dm.
* trabajar en equipo con científicos de datos y otros miembros del área para asegurar la calidad y aplicabilidad de las soluciones.
habilidades/conocimientos
* fundamentos de programación en python (uso de estructuras de datos, manipulación de archivos, funciones y clases).
* conocimientos en sql para extracción y manipulación de datos.
* estadística básica y probabilidad (distribuciones, pruebas de hipótesis, medidas de tendencia central y dispersión).
* conceptos generales de almacenamiento y procesamiento de datos en la nube.
* inglés intermedio (deseable)
* proactividad
* pensamiento crítico
* comunicación oral
* espiritu de servicio
requisitos
* estudiante de cualquier semestre en ingeniería en tecnologías computacionales, actuaría, ciencias de datos o afín.
* disponibilidad: turno matutino
* formato: híbrido.
descripción del cargo
este es un puesto excelente para aquellos que buscan desafíos interesantes y contribuir a la innovación de nuestra empresa. Se requiere experiencia en programación en python y conocimientos en sql para trabajar en el proyecto fairshare. Es ideal para estudiantes de carrera en tecnologías computacionales, actuaría o ciencias de datos. Disfruta de una ambiente dinámico y colaborativo donde puedes crecer profesionalmente.