Data Scientist Sr – AWS / Sagemaker / Python

- Diseñar y ejecutar análisis exploratorios de datos para identificar patrones y calidad de información.
- Construir y optimizar procesos de feature engineering para preparar datasets de entrenamiento.
- Desarrollar y entrenar modelos de machine learning y analítica avanzada utilizando AWS, principalmente SageMaker.
- Evaluar el desempeño de modelos mediante métricas y técnicas de validación adecuadas.
- Implementar pipelines de machine learning reproducibles para entrenamiento y despliegue.
- Desplegar modelos en producción mediante endpoints de inferencia en tiempo real o batch.
- Monitorear el desempeño de los modelos en producción y gestionar reentrenamientos.
- Traducir insights técnicos en productos de analítica avanzada para la toma de decisiones.
- Colaborar con equipos técnicos y de negocio para definir soluciones analíticas escalables.

• Ingeniería de datos: Pipelines en S3, Glue, Lambda, Athena. Feature engineering, validación y monitoreo de calidad.
• Modelado estadístico y ML: Regresión, clasificación, series de tiempo, NLP. Evaluación rigurosa y documentación técnica.
• Deployment y MLOps: Productización en SageMaker/Lambda. CI/CD, versionamiento y monitoreo de modelos.
• Análisis y comunicación: Dashboards, storytelling y soporte a decisiones estratégicas.
• Gobierno y ética de datos: Mejores prácticas, documentación, reproducibilidad y cumplimiento normativo.

• Pensamiento crítico y enfoque científico.
• Autonomía, comunicación efectiva y colaboración.
• Curiosidad y aprendizaje continuo.