Pasante de Analista de Datos

Rapsodo Inc. es una compañía de análisis deportivo que utiliza visión por computadora y aprendizaje automático para ayudar a todos los atletas a maximizar su rendimiento. Nuestras aplicaciones tecnológicas propietarias van desde ayudar a los golfistas del PGA Tour a optimizar sus condiciones de lanzamiento hasta permitir que los lanzadores de la MLB aumenten la eficiencia de sus bolas quebradas. Entre nuestros socios actuales se incluyen los 30 equipos de la MLB, la MLB, USA Baseball, Golf Digest, PGA of America y más de 1000 departamentos de deportes de la NCAA.

Como becario analista de datos en Rapsodo, contribuirás a la toma de decisiones estratégicas al tratar y analizar conjuntos de datos complejos y convertirlos en percepciones accionables. Esta pasantía está diseñada para desafiar y mejorar tu perspicacia para los negocios, habilidades analíticas y capacidades de liderazgo, brindándote una sólida base para una carrera exitosa en la industria del análisis deportivo.

Responsabilidades:

• Realizar recolección de datos, limpieza y preprocesamiento, asegurando la calidad de los datos para un análisis perspicaz.
• Emplear técnicas estadísticas avanzadas para destilar percepciones significativas de conjuntos de datos complejos.
• Colaborar con equipos multifuncionales para comprender problemas empresariales y diseñar soluciones basadas en datos.
• Preparar y entregar hallazgos y recomendaciones a las partes interesadas de manera efectiva mediante visualizaciones, informes y paneles de control.
• Realizar experimentos para evaluar hipótesis, evaluar modelos y optimizar operaciones.
• Trabajar de cerca con nuestros ingenieros de software y equipos de BIT para desarrollar e implementar algoritmos de vanguardia.

Requisitos

• Actualmente cursando o recién completado una licenciatura o maestría en Ciencia de Datos, Análisis de Negocios, Ciencias de la Computación, Matemáticas o Estadística.
• Competencia en lenguajes de programación como Python, R o SQL.
• Experiencia en técnicas de manipulación, limpieza y preprocesamiento de datos.
• Conocimientos en análisis estadístico, pruebas de hipótesis y diseño de experimentos.
• Familiaridad con una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático, técnicas y librerías.
• Experiencia en la creación de visualizaciones de datos convincentes utilizando herramientas como Tableau, Power BI o Matplotlib.
• Fuertes habilidades para resolver problemas con la capacidad de manejar grandes conjuntos de datos.
• Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal.
• Fuertes habilidades interpersonales para colaborar eficazmente con equipos multifuncionales y partes interesadas.
• Una mentalidad inquisitiva, junto con un deseo de aprendizaje y crecimiento continuos.