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Senior data scientist

Coppel
Publicada el 30 octubre
Descripción

Atención data scientists

en el centro nacional de investigación coppel estamos en búsqueda de científicos de datos sr. para desarrollar, optimizar e implementar modelos y algoritmos que resuelvan problemáticas de negocio en la intersección del retail y los servicios financieros.

¿suena interesante? Sigue leyendo

responsabilidades del día a día
:

* coachear y dar mentoría a científicos de datos jr. y analistas de datos, impulsando su desarrollo técnico
* ser el enlace estratégico entre las áreas de negocio y los equipos técnicos, asegurando que las soluciones analíticas se alineen con los objetivos financieros y operativos del grupo
* colaborar con equipos de negocio y mlops para identificar problemáticas o interrogantes de negocio y traducirlas en productos de datos en ambientes productivos, con alto impacto financiero, alineados con objetivos de negocio y contexto operacional
* explorar, pre-procesar y transformar datos estructurados y no estructurados aplicando técnicas de estadística descriptiva, inferencial, así como de limpieza, imputación, normalización, tratamiento de valores atípicos, ingeniería y extracción de características, etc.
* desarrollar y entrenar modelos matemáticos, estadísticos, econométricos, financieros, actuariales, de ml supervisado y no supervisado, así como modelos de nlp, slms, llms, de visión computacional, análisis de series temporales, modelos geoespaciales (gis), etc, para resolver problemas de predicción, clasificación y segmentación
* evaluar el desempeño, interpretabilidad y usabilidad de los modelos mediante métricas de desempeño y funciones de perdida, así como técnicas de xai
* investigar y aplicar técnicas de optimización de modelos como ajuste de hiper-parámetros, técnicas bayesianas y regularización, entre otras, para mejorar la eficiencia y precisión de las soluciones implementadas
* mantener una documentación clara y precisa de los procesos de análisis y modelado, las fuentes de datos y las metodologías utilizadas, para asegurar la reproducibilidad del trabajo
* preparación de visualizaciones e storytelling para transmitir insights y conclusiones hacia audiencias técnicas y de negocio

competencias y habilidades necesarias
:

* poseer expertise en al menos un campo de la analítica avanzada o ciencia de datos, una lista ilustrativa aunque no exhaustiva puede incluir: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, econometría y series de tiempo, modelos geo-estadísticos (gis), experimentación e inferencia causal, simulación basada en agentes y sistemas complejos, aprendizaje por refuerzo, aprendizaje profundo y redes neuronales, robótica, nlp, llms / slms, visión por computadora, procesamiento de señales de audio, modelos de grafos, estadística multivariada y ecuaciones estructurales, modelos bayesianos, etc.
* conocimientos teóricos sólidos en cálculo diferencial, cálculo integral, algebra lineal, probabilidad y estadística frecuentista
* habilidad práctica demostrada en programación orientada a objetos, o programación funcional en python, r o julia
* habilidad práctica demostrada en programación en sql y en spark
* gusto por el aprendizaje continuo e investigación, y alta capacidad para trabajar en equipo
* capacidad lectora en idioma inglés para estudiar, entender y juzgar artículos de difusión altamente técnicos
* enfoque a resultados, visión de negocio, creatividad y pensamiento crítico
* excel o google sheets avanzado
* power point o google slides avanzado

formación académica y experiencia requerida
:

* licenciatura o ingeniería en alguna disciplina altamente cuantitativa. Una lista ilustrativa aunque no exhaustiva incluye: actuaría, matemáticas, ciencias de la computación, estadística, matemáticas aplicadas y computación, física, ing. Sistemas, economía, ing. Financiera, lingüística computacional, psicología experimental, ing. Mecatrónica, ing. Cibernética, ciencia de datos, ciencias genómicas, etc.
* deseable maestría y/o doctorado en algunas de las áreas anteriores o relacionada
* altamente deseable contar con diplomados y/o certificaciones (no bootcamps) o experiencia equivalente en ciencia de datos o inteligencia artificial
* altamente deseable certificaciones o experiencia equivalente en azure, gcp, aws, microsoft azure data scientist, aws machine learning specialty, tensorflow developer, etc
* deseable certificaciones o experiencia equivalente en business intelligence como tableau certified data analyst, power bi, quick sight, o click view
* deseable cursos o experiencia práctica equivalente con metodologías ágiles o de gestión de proyectos como pmp, pmi-acp, scrum, agile, kanban, product owner, pert, ruta crítica, etc.
* deseable certificación o experiencia equivalente con mlops, kubeflow, mlflow, airflow, prefect, luigi, dagster, make, langchain, fastapi, hugging face, kubernets, docker, git y control de versiones

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