Data Scientist

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En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor.​

Responsabilidades:

Machine Learning & Deep Learning:

• Desarrollar, configurar y aplicar modelos de Machine Learning, aprendizaje automático y Deep Learning para abordar problemas de negocio.
• Definir los objetivos y directivas de los modelos de Machine Learning, aprendizaje automático y Deep Learning, asegurando la alineación con las necesidades del negocio.
• Configurar y aplicar prototipos de Machine Learning y Deep Learning, experimentando con diferentes algoritmos y técnicas.
• Analizar la información obtenida a partir de los modelos de Machine Learning, aprendizaje automático y Deep Learning, extrayendo insights accionables.
• Diseñar e implementar optimizaciones en los modelos de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático, mejorando su rendimiento y precisión.

Arquitectura de Datos & Consultoría Analítica:

• Diseñar arquitecturas de datos en la nube (Azure indispensable, conocimiento de AWS, GCP) para soluciones analíticas, integrando sistemas legacy on-premise.
• Proponer estándares y mejores prácticas para arquitecturas analíticas (Batch, IoT Big Data, Real-time, Analítica Avanzada).
• Optimizar la carga e integración de datos con SAP S/4 HANA con RISE, incluyendo comunicación con servicios odata, virtual data models y SAP Analytics Cloud.
• Proponer la evolución de la arquitectura analítica a mediano y largo plazo.
• Brindar apoyo experto en optimizaciones e iniciativas analíticas, incluyendo recomendaciones y ejecución.
• Controlar los ambientes analíticos de la fábrica de datos.
• Apoyar en despliegues DevOps para soluciones analíticas (creación de repositorios, pipelines, despliegues en dev/qas/prd).
• Realizar validaciones técnicas antes de los procesos de control de cambios.
• Administrar la configuración de alertas para las ingestas de datos.
• Capacitar y evangelizar sobre buenas prácticas a desarrolladores internos y externos, incluyendo la adopción de nuevas tecnologías.
• Detectar oportunidades de mejora en procesos automáticos y consumo de recursos.
• Apoyar en el llenado de solicitudes de arquitectura y documentación en Miro.
• Gestionar, monitorear y cumplir con los lineamientos de Gobierno del Dato y PMO.
• Mantener actualizado el Miro de estructura Analítica Azure (general y detallada) y el inventario de recursos analíticos.
• Administrar el costo de las suscripciones analíticas.
• Participar en dailys para el seguimiento de las asignaciones.
• Elaborar informes ejecutivos quincenales.
• Generar insights y métricas para maximizar el uso de datos.
• Proponer iniciativas de innovación para facilitar el autoservicio analítico y el control de datos.
• Administrar la usabilidad de soluciones analíticas.
• Apoyar en herramientas analíticas Data TI&OT, incluyendo mejoras en dashboards y la administración de la aplicación de autoservicio analítico.
• Integrar KPIs de servicio y valorización al datawarehouse y dashboard de Data TI&OT.
• Participar en la transferencia de conocimiento y capacitación durante el periodo de traslape (1 mes).

Requisitos:

• Título profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Informática, Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica, Ingeniería de Telecomunicaciones, Ingeniería Telemática o afines.
• Experiencia comprobada en desarrollo, implementación y optimización de modelos de Machine Learning, Deep Learning y aprendizaje automático.
• Sólidos conocimientos en arquitectura de datos en la nube (Azure indispensable, conocimientos de AWS y GCP).
• Experiencia con SAP S/4 HANA, incluyendo RISE, odata, virtual data models y SAP Analytics Cloud.
• Familiaridad con metodologías ágiles y DevOps.
• Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas.
• Excelente comunicación oral y escrita.
• Capacidad para trabajar de forma independiente y en equipo.
• Matemáticas y estadística: Son la base para entender los algoritmos de Machine Learning, los modelos estadísticos y el análisis de datos.
• Programación: Dominio de lenguajes como Python o R para la manipulación de datos, construcción de modelos y automatización de tareas.
• Bases de datos: Conocimiento de SQL y bases de datos NoSQL para acceder, extraer y gestionar datos.
• Machine Learning: Experiencia en algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos predictivos, realizar análisis avanzados y resolver problemas complejos

Herramientas a utilizar:

• Lenguajes de programación: Python, R, SQL
• Bibliotecas de Machine Learning: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
• Herramientas de visualización: Tableau, Power BI, matplotlib, seaborn

Somos una empresa global con 35 años de experiencia en el mercado, ofrecemos una sólida selección de servicios como: automatización, nube, Internet de las cosas (IoT) y experiencia de usuario (UX).

Creemos que la tecnología puede revolucionar una empresa y la innovación es fundamental para fomentar el desarrollo y la competitividad. También valoramos las nuevas ideas y el poder de una mente abierta, por lo que reconocemos que cada talento es esencial para la calidad de nuestros proyectos y especialmente para nuestro progreso.

Mantenemos nuestra excelencia invirtiendo en innovaciones tecnológicas, las mejores alianzas, adquisiciones de empresas en todo el mundo y la contratación de profesionales altamente capacitados.