¡sé parte de stefanini ! En stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor. Descripción: científico de datos especializado en el desarrollo de soluciones analíticas predictivas y puesta en producción de las mismas. Evaluará la viabilidad, riesgos y buen funcionamiento de la solución. Responsabilidades: diseñar y desarrollar modelos estadísticos y de aprendizaje automático para resolver problemas complejos en entornos científicos y empresariales. Realizar análisis exploratorios de datos (eda) para identificar patrones, tendencias y relaciones significativas. Liderar proyectos de investigación aplicada, desde la formulación de hipótesis hasta la validación de resultados. Colaborar con equipos multidisciplinarios para integrar modelos predictivos en productos y servicios. Implementar pipelines de datos y modelos reproducibles, asegurando la trazabilidad y la calidad de los resultados. Desarrollar y aplicar técnicas avanzadas de modelado, como redes neuronales profundas, modelos bayesianos y análisis de series temporales. Documentar y comunicar hallazgos clave en reportes técnicos y publicaciones científicas. Diseñar estrategias de validación y monitoreo para garantizar la robustez y el rendimiento de los modelos en producción. Identificar oportunidades para la innovación científica mediante el uso de datos y nuevas tecnologías. Proponer soluciones basadas en datos para problemas específicos de negocio o investigación, alineadas con los objetivos estratégicos de la organización. Requisitos y competencias: 3+ años de experiencia en python. Sólidas bases en estadística, particularmente en modelos de ml y métricas para evaluar la efectividad del mismo. Experiencia sólida en desarrollo de software aplicando algoritmos de ml. Experiencia en operaciones de ml con énfasis en mlops. Experiencia en realizar análisis exploratorios y descubrir hallazgos en los datos, así como proponer posibles causas raíz de los mismos. Experiencia en validar resultados. Experiencia en presentación de resultados con áreas usuarias. Desarrollar y mantener pipelines de ml altamente automatizados para entrenamiento, validación e implementación de modelos a gran escala. Habilidades blandas: buena comunicación, enfocado a riesgos y resultados. Fuerte sentido de la urgencia. Organizado. Autogestión. Resolución de problemas basados en datos. Herramientas: jupyter notebook plataformas de ciencia de datos habilidades avanzadas de programación en python y conocimiento de bibliotecas de ml, como tensorflow, pytorch, scikit-learn, etc. Conocimiento del uso y desarrollo de aplicaciones con llms (deseable)¿qué obtendrás al trabajar con nosotros? Sueldo negociable acorde a experiencia prestaciones de ley bonos mensuales fijos por puntualidad, asistencia y apoyo a restaurante vales de despensa descuentos con empresas de entretenimiento, gimnasios, escuelas de idiomas, universidades y más plan de capacitación y crecimiento profesional