Data Scientist - Machine learning

Únete a nuestro innovador equipo en VIR Consultant LLC como Científico de Datos especializado en Aprendizaje Automático. Ayúdanos a impulsar proyectos de investigación de vanguardia y ciencia de datos hacia el éxito.

• Colaborar con científicos de I&D para desarrollar y prototipar soluciones robustas de aprendizaje automático adaptadas a los requisitos del proyecto.
• Diseñar e implementar flujos de datos escalables para procesar conjuntos de datos complejos, incluyendo bioensayos de alto rendimiento y datos de agricultura a gran escala.
• Trabajar junto a científicos de datos, ingenieros de datos y equipos de producción para implementar y mantener productos de datos a gran escala.
• Entrenar y comunicarse con socios de investigación, permitiendo la toma de decisiones basada en datos a través de conocimientos y productos generados por modelos.
• Traducir análisis de datos complejos en ideas simples y accionables para la dirección; presentar hallazgos en foros internos y externos; y contribuir a publicaciones científicas según sea necesario.
• Supervisar el ciclo de vida del producto de datos y colaborar con otros científicos para mejorar y optimizar los modelos subyacentes y la arquitectura de datos de manera constante.
• Mantenerse actualizado sobre las tecnologías emergentes en big data, aprendizaje automático y tecnología agrícola, abogando por su adopción beneficiosa.

M.S. o superior en Estadísticas Aplicadas, Inteligencia Artificial, Bioestadística, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Datos, Ciencia de Datos, Ingeniería, Aprendizaje Automático, Física, Ingeniería de Software, o campos cuantitativos relacionados. Se prefiere un Ph.D. o experiencia adicional pero no es obligatorio.

• Competencia en R o Python para manejo de datos, aprendizaje automático (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch) y visualización de datos.
• Comprensión fundamental de técnicas de aprendizaje automático como regresión logística, bosque aleatorio, XGBoost, SVM, K-means y redes neuronales.
• Sólida comprensión de la selección de variables, reducción de dimensionalidad, diagnóstico de modelos, y entrenamiento, prueba y validación de modelos.
• Experiencia desplegando modelos de aprendizaje automático en producción, incluyendo desarrollo de pipelines CI/CD, containerización (Docker, Podman, Kubernetes), y Git.
• Habilidad para proporcionar soluciones innovadoras mientras trabaja de manera independiente o dentro de un entorno de equipo multidisciplinar.
• Excelentes habilidades de comunicación, interpersonales, verbales y escritas, facilitando una colaboración efectiva con colegas de diversos antecedentes técnicos.
• Fuerte pensamiento crítico, habilidades para resolver problemas, flexibilidad y disposición para aprender.

• Familiaridad con modelado de datos biológicos, celulares o ecológicos; conceptos en biología molecular o bioquímica; o ciencia de datos en agricultura.
• Experiencia comprobada como ingeniero de aprendizaje automático o un rol similar con énfasis en el despliegue de aprendizaje automático y la construcción de pipelines de datos.
• Conocimiento de técnicas de inteligencia artificial o AI generativo.
• Experiencia con tecnologías de big data (por ejemplo, Hadoop, Spark) y sistemas de gestión de bases de datos (por ejemplo, SQL, NoSQL).
• Experiencia con AWS.
• Experiencia consultando en proyectos científicos o trabajando dentro de un equipo científico.

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