Científico de Datos - Modelos de Aprendizaje

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Requirements:

• Título universitario en Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Ingeniería, o áreas relacionadas.
• Al menos 3-5 años de experiencia en ciencia de datos, con un enfoque en machine learning y modelado predictivo.
• Lenguajes de programación: Python (pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), R, SQL.
• Herramientas y frameworks: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, MLflow.
• Procesamiento de datos: Spark, Hadoop o similares.
• Plataformas en la nube: GCP (valorable experiencia, Vertex AI).
• Experiencia en bases de datos relacionales y no relacionales: PostgreSQL, MongoDB, BigQuery, etc.
• Técnicas de modelado: Regresión, clasificación, clustering, series de tiempo, NLP, aprendizaje profundo y técnicas de boosting (e.g., XGBoost, LightGBM). Conocimiento en modelado causal y análisis de sensibilidad es un plus.

Responsibilities:

• Diseñar, desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático y técnicas de modelado avanzado para resolver problemas de negocio.
• Identificar, limpiar y transformar datos relevantes para construir datasets robustos para el modelado.
• Experimentar con diferentes enfoques de modelado, como redes neuronales, árboles de decisión, modelos de regresión, etc., y seleccionar el más adecuado según los objetivos.
• Validar y evaluar modelos utilizando métricas apropiadas, garantizando precisión, escalabilidad y robustez.
• Poner en producción modelos de aprendizaje automático en colaboración con ingenieros de software y de datos.
• Monitorear el desempeño de los modelos en producción y realizar ajustes para mejorar su eficiencia y relevancia.
• Trabajar de la mano con stakeholders del negocio para entender necesidades, comunicar hallazgos y traducir requerimientos en soluciones prácticas.
• Mantenerse actualizado/a con las últimas tecnologías, frameworks y tendencias en machine learning y ciencias de datos.