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- Documentación, generación de informes, análisis de causa raíz de problemas de predicción
- Analizar los datos ingresados y generados por el sistema para buscar anomalías y brechas
- Referirse a varias fuentes de datos para cubrir esas brechas
- Crear historias de datos y proponer posibles soluciones en términos de cambios en el flujo del proceso de QA y/o automatización. Ser el propietario del plan subsiguiente y su ejecución
- Automatización de procesos de revisión de rendimiento/precisión, generación de informes, visualización de datos utilizando Python, SQL
- Apoyar a los equipos de ingeniería y ciencia de datos en soluciones de datos a nivel de sistema. Comprender cómo el motor hace predicciones, explorar posibles mejoras mediante la corrección/introducción de nuevos datos/características
- Apoyar a los equipos de operaciones de clientes y marketing en la obtención de ideas a partir de los datos, como rendimiento, métricas de precisión, impacto de eventos en tiempo real, etc. según sea necesario
- Mantener y ser propietario de paneles internos y de clientes basados en los requisitos de prueba/cuenta (por ejemplo, precisión de predicción, puntualidad, cobertura, explicabilidad)
- Título de Licenciatura o Maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Tecnología de la Información o un campo relacionado
- Experiencia previa en análisis de datos o roles de analista de datos, preferiblemente en un entorno de startup
- Habilidad excepcional en Python y SQL, con una capacidad demostrada para producir código reutilizable y altamente escalable
- Atención al detalle para identificar anomalías en el sistema
- Familiaridad con Linux, GitHub y desarrollo de productos
- Experiencia comprobada en visualización de datos
- Empatía y urgencia para comprender los puntos de dolor del cliente y reaccionar rápidamente
- Un solucionador de problemas y perseverante: cumplir con las expectativas del cliente y entregar a tiempo, ya sea programáticamente o manualmente
- Fluidez en inglés, tanto escrito como verbal
- Fuerte sentido de propiedad, eficiencia y un enfoque basado en datos
- Es deseable: comprensión básica de los algoritmos de aprendizaje automático
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