Analista de Datos de Aprendizaje Automático

Hello Heart está buscando un Analista de Datos de Aprendizaje Automático talentoso y motivado para unirse a nuestro equipo de Ciencia de Datos de Usuarios. Como Analista de Datos de Aprendizaje Automático, serás responsable de realizar un análisis profundo de nuestros productos de ciencia de datos, desde la investigación hasta la producción. Tu trabajo contribuirá directamente a mejorar las prácticas de atención de la salud y mejorar el bienestar de las personas.

Tus responsabilidades:

• Aplicar técnicas de análisis estadístico, algoritmos de minería de datos y métodos de visualización para extraer patrones significativos y tendencias de conjuntos de datos complejos.
• Monitorear y analizar el rendimiento de nuestros modelos en producción, generar ideas e investigaciones para mejorar los modelos y nuevas soluciones basadas en datos.
• Realizar pruebas AB, analizar el impacto de los modelos en el comportamiento de los usuarios, teniendo en cuenta las relaciones causa/efecto, tratamiento/prevención.
• Colaborar estrechamente con equipos multifuncionales, incluyendo científicos de datos, ingenieros de datos, gerentes de producto y profesionales de la salud, para traducir los hallazgos de la investigación en soluciones digitales de impacto.
• Mantenerte actualizado con los últimos estudios de investigación, avances y mejores prácticas en el campo de la analítica de salud.

Tus habilidades:

• Más de 2 años de experiencia práctica
• Grado universitario en estadística, informática, ingeniería u otro campo relacionado.
• Fortalezas analíticas y habilidades de pensamiento crítico, con la capacidad de interpretar datos complejos y generar conocimientos significativos.
• Competencia en herramientas de análisis estadístico (por ejemplo, R, o Python con bibliotecas como Pandas, NumPy, y SciPy) y técnicas de visualización de datos.
• Conocimiento sólido y experiencia en SQL.
• Familiaridad con las metodologías de investigación, diseño experimental y técnicas de modelado estadístico (métodos bayesianos, emparejamiento de puntajes de propensión, etc).
• Experiencia en el análisis/prueba del rendimiento de los modelos de ML en producción.
• Se valora al candidato con experiencia en sistemas de recomendación, segmentación de comportamiento de usuario, realización de pruebas AB para modelos de ML en producción, modelización de los efectos causales de las intervenciones de tratamiento.