¿buscas un reto emocionante como científico de datos en un entorno empresarial dinámico?
nuestro equipo busca a un profesional experimentado para diseñar y desarrollar soluciones analíticas predictivas que ayuden a tomar decisiones informadas.
descripción del puesto:
creamos modelos estadísticos y de aprendizaje automático para resolver problemas complejos en el ámbito empresarial. Nuestros científicos de datos trabajan de manera estrecha con equipos multidisciplinarios para integrar modelos predictivos en productos y servicios innovadores.
responsabilidades clave:
1. diseñar y desarrollar modelos estadísticos y de aprendizaje automático para resolver problemas complejos en el ámbito empresarial.
2. realizar análisis exploratorios de datos (eda) para identificar patrones, tendencias y relaciones significativas.
3. liderar proyectos de investigación aplicada desde la formulación de hipótesis hasta la validación de resultados.
4. colaborar con equipos multidisciplinarios para integrar modelos predictivos en productos y servicios innovadores.
5. implementar pipelines de datos y modelos reproducibles, asegurando la trazabilidad y la calidad de los resultados.
6. desarrollar y aplicar técnicas avanzadas de modelado, como redes neuronales profundas, modelos bayesianos y análisis de series temporales.
7. documentar y comunicar hallazgos clave en reportes técnicos y publicaciones científicas.
8. diseñar estrategias de validación y monitoreo para garantizar la robustez y el rendimiento de los modelos en producción.
9. identificar oportunidades para la innovación científica mediante el uso de datos y nuevas tecnologías.
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).
beneficios:
* 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.