Ingeniero de Data Science

Misión del cargo:

Desarrollo y gestión e implementación de modelos de aprendizaje automático y datos, para que a través de
estudios e investigación pueda proponer o mejorar procesos del negocio.
Mejorar la eficacia de la gestión de iniciativas y proyectos para asegurar el cumplimiento de los objetivos
estratégicos de la empresa y descubrimiento de problemas, a través del análisis y diseño de soluciones con
Datos pueden ser predictivos, prescriptivos o analítica avanzada en general.

Responsabilidades:

• Gestión de diferentes fuentes de información para aplicación de las técnicas de ciencia de datos con las herramientas que maneja la empresa o implementación de similares.
• Detectar causas, patrones y tendencias mediante analítica predictiva basada en técnicas de machine learning.
• Diseñar experimentos y tests para comprobar hipótesis y tomar decisiones basadas en datos.
• Implementación y/o Seguimiento a proyectos de Ciencia de Datos para la organización.
• Creación de modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático, y programación de los mismos.
• Realizar análisis avanzados de datos e informar de los resultados.
• Obtener la información de las diferentes áreas responsables de la empresa y consolidarla para posterior procesamiento de análisis de datos.
• Realización de diseños experimentales y modelados Predictivos.
• Trabajar directamente con áreas de negocio y técnicas, para definir nuevos procesos de analítica avanzada.

Formación profesional

Ing. en Sistemas, Estadístico Matemático, Estadística Informática o afines.

Experiencia

1 a 2 años en funciones similares

Idioma

Inglés intermedio

Conocimientos necesarios

• Modelos Estadísticos
• Aprendizaje automático
• Análisis de Datos y procesos de negocio
• Sólidos conocimientos en probabilidad y estadística, diseños experimentales y modelados predictivo Analitica de Datos
• Lenguajes SQL, Python o R.
• Deseado: Herramientas Google para proceso, gestión y creación de Modelos (Bigquery, Vertex IA, Bigquery ML)
• Experiencia práctica con el aprendizaje automático, como la clasificación por regresión, la agrupación, las redes neuronales, la selección de características, la validación cruzada, la maldición de la dimensionalidad, el equilibrio entre sesgo y varianza, la aplicabilidad del modelo, la PNL.
• Manejo de sistemas / aplicativos: G-Suite, Google Apps.

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