Científico de Datos

Quiénes Somos

ZYTLYN Technologies ayuda a las empresas en las industrias de viaje a navegar el futuro con conocimientos predictivos, aumentando la planificación comercial y las operaciones. Creamos soluciones de viaje predictivas para mejorar la toma de decisiones de las empresas.

Ahora buscamos un científico de datos para unirse a nuestro equipo existente. Trabajarás en un equipo dinámico de científicos de datos, datos e ingenieros de aprendizaje automático.

Ubicación

• Oficina en Ginebra/Suiza, posición híbrida o totalmente remota.
• Necesita estar entre GMT+1 y GMT+4.

Cultura

• Somos primeramente remotos, con miembros del equipo que trabajan en toda Europa (Suiza, Francia, España, Italia, Polonia). Creemos que un equipo diverso rinde mejor. Ponemos mucho énfasis en la comunicación, empoderamiento y confianza en nuestro equipo.
• Dependemos unos de otros y trabajamos juntos para alcanzar nuestras metas comunes. Creemos en trabajar de manera inteligente y eficiente, enfrentando cada desafío en equipo, todas las voces son escuchadas y todas las voces cuentan.

Nuestro Stack

• Gestión de proyectos: Jira, Confluence, Slack, Google Workspace
• Python
• Tensorflow, Scikit-learn
• Numpy, Scipy y Pandas
• Kubernetes
• AWS: Lambda, EC2, EKS, Athena, Glue, S3, SQS
• Docker y Terraform
• Git/CICD: Gitlab

Su trabajo

Trabajará junto al equipo de Ciencia de Datos y de Ingeniería de ML en la construcción, mantenimiento y optimización de la Plataforma de Predicción de ZYTLYN. Esto implica:

• Proponer y diseñar características relevantes a partir de los datos.
• Entender y abordar los cuellos de botella del rendimiento del modelo.
• Discutir las estrategias de entrenamiento y modelado con el equipo.
• Ajustar los hiperparámetros del modelo y la arquitectura para un rendimiento óptimo.
• Experimentar con nuevas arquitecturas.

Requisitos

Sus Habilidades

• Sólidos conocimientos en estadísticas y familiaridad con una gran variedad de algoritmos de aprendizaje automático.
• Proficiencia en Python para la manipulación de datos, preprocesamiento e implementación del modelo. Familiaridad con Linux OS es un gran plus.
• Sólido entendimiento de arquitecturas de aprendizaje profundo, incluyendo LSTM, GRU y mecanismos de atención.
• Experiencia con marcos como TensorFlow o PyTorch para construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo.
• Sólido entendimiento de técnicas de optimización de modelos para reducir el tamaño del modelo, el consumo de memoria y el tiempo de inferencia.
• Buenas prácticas de desarrollo: Merge Request, CICD, Test, GitHub/GitLab Flow.
• Capacidad para explicar conceptos técnicos complejos a partes interesadas no técnicas.
• Entusiasmo por mantenerse al día con los últimos avances en aprendizaje profundo y técnicas de pronóstico de series de tiempo.
• Fuertes habilidades de comunicación para presentar resultados, ideas y recomendaciones.
• Trabajo en equipo, eres colaborativo.
• Inglés: competencia profesional laboral.

Beneficios

Compensación

Entre CHF 55’000 y CHF 75’000 dependiendo del perfil.