Científico de Datos

Requisitos

• Licenciatura o grado en Data Science, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística, Economía o un campo cuantitativo relacionado.
• Más de 2 años de experiencia en Data Science, Data Engineering, Machine Learning o desarrollo de Big Data.
• Sólidas habilidades de programación en Python y experiencia con PySpark.
• Experiencia práctica trabajando con frameworks de procesamiento de datos a gran escala y pipelines de machine learning.
• Experiencia con herramientas de gestión de flujos de trabajo y del ciclo de vida de ML como MLflow, Airflow o plataformas similares.
• Sólidas habilidades analíticas, de resolución de problemas y de modelado estadístico.
• Capacidad para comunicar conceptos técnicos complejos tanto a audiencias técnicas como no técnicas.

• La experiencia trabajando directamente con clientes o partes interesadas externas es un plus.

Requisitos deseados

• Experiencia en servicios financieros, detección de fraude, analítica de riesgos, cumplimiento o monitorización de transacciones.
• Familiaridad con entornos de machine learning y datos basados en la nube.
• Experiencia investigando anomalías y extrayendo información de conjuntos de datos de alto volumen.
• Conocimiento de las mejores prácticas de monitorización y despliegue de modelos de machine learning.

Buscamos un Data Scientist altamente motivado para unirse a nuestro equipo en crecimiento y ayudar a ofrecer soluciones innovadoras de machine learning y analítica para desafíos empresariales complejos. En este puesto con atención directa al cliente, trabajarás con conjuntos de datos a gran escala, desarrollarás modelos analíticos avanzados y colaborarás de forma transversal con las partes interesadas de producto, ingeniería y negocio para generar un impacto mensurable.

Responsabilidades

• Diseñar e implementar soluciones de ciencia de datos a lo largo de todo el ciclo de vida del proyecto.
• Analizar conjuntos de datos grandes y complejos para identificar tendencias, anomalías e información procesable.
• Desarrollar y optimizar modelos de machine learning y flujos de trabajo de analítica avanzada.
• Realizar ingeniería de características (feature engineering) y preparación de datos para iniciativas de modelado predictivo.
• Colaborar con los equipos de Product, Engineering y Customer Success para traducir los requisitos de negocio en soluciones técnicas.
• Liderar los aspectos de ciencia de datos en las implementaciones de clientes, pilotos y despliegues en producción.
• Construir relaciones técnicas sólidas con clientes y socios externos.
• Proporcionar recomendaciones para mejorar productos, algoritmos y capacidades analíticas.
• Impartir formación y transferencia de conocimientos a usuarios finales y partes interesadas.
• Apoyar la investigación y resolución de desafíos analíticos y relacionados con los datos.

• Python
• PySpark
• Apache Spark
• Machine Learning
• MLflow
• Airflow
• SQL
• Big Data Analytics
• Feature Engineering
• Análisis Estadístico