Data Scientist

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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.

Este puesto involucra el diseño, entrenamiento y reentrenamiento de modelos tanto supervisados como no supervisados, enfocados en la mejora de modelos predictivos aplicados al análisis de crédito, segmentación de clientes y optimización de procesos. Además, el rol requiere habilidades en la evaluación de la calidad de los datos, la atención a las necesidades del negocio y la propuesta de soluciones innovadoras basadas en el análisis de datos. Este rol se caracterizará por gestionar ensambles de datos complejos, es necesario conocimiento en balanceo de modelos y mitigación de modelos desbalanceados, así como sensibilidad a la creación de modelos con datos sucios o no preparados

Habilidades técnicas:

• Experiencia de al menos 3 años
• Python, Pyspark avanzado (indispensable)
• Polars (debe al menos conocer la libreria)
• Conocimientos en GCP, especialmente en Vertex
• Conocimientos en GitHub y Visual Studio
• 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 (deseable)
• 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:

• Pensamiento analítico
• 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)

Idioma:

Ingles intermedio obligatorio

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