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¡Extreme Networks nombrada en la lista de los mejores lugares para trabajar en TI de Computerworld para 2023!
Más de 50,000 clientes en todo el mundo confían en nuestras soluciones de red impulsadas por la nube de extremo a extremo y dependen de nuestros servicios y soporte de alta calificación para acelerar sus esfuerzos de transformación digital y brindar progreso como nunca antes; con un crecimiento de dos dígitos año tras año, ningún proveedor está mejor posicionado para brindar mejores resultados a gran escala que Extreme.
Creemos en "practicar lo que predicamos" de nuestros fuertes valores fundamentales que nos permiten avanzar exitosamente juntos. La diversidad y la inclusión son una parte vital de nuestros valores y creencias, y estamos orgullosos de fomentar un ambiente donde cada empleado de Extreme puede prosperar.
¡Ven a ser parte de algo grande con nosotros! Somos líderes globales, con centros en América del Norte, América del Sur, Asia Pacífico, Europa y Medio Oriente.
Como pasante de Científico de Datos, serás responsable de analizar conjuntos de datos complejos para identificar tendencias, patrones e ideas que impulsan las decisiones comerciales relacionadas con la calidad de los productos Extreme. Trabajarás de cerca con los equipos de Ingeniería de Calidad interfuncionales para desarrollar e implementar modelos estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático y soluciones basadas en datos. Tu trabajo contribuirá al desarrollo de nuevas metodologías de prueba de productos de ingeniería y ayudará a mejorar los procesos comerciales que llevarán a una excepcional experiencia de usuario de los productos Extreme.
Responsabilidades:
- Analizar grandes conjuntos de datos complejos utilizando técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático.
- Colaborar con equipos interfuncionales para identificar y definir los requisitos clave de los datos de calidad de ingeniería y producto.
- Desarrollar e implementar modelos predictivos y algoritmos para prever la futura calidad del producto.
- Desarrollar e implementar modelos predictivos para hipotetizar reducciones en el tiempo de comercialización para diversas estrategias de operaciones de ingeniería.
- Comunicar y educar a los equipos sobre el poder y las limitaciones de los modelos predictivos desarrollados.
- Interpretar y comunicar los hallazgos a los interesados técnicos y no técnicos.
- Mejorar y optimizar continuamente los modelos y algoritmos existentes.
- Asegurar la calidad e integridad de los datos de las operaciones de ingeniería a lo largo del ciclo de vida de desarrollo y prueba del producto.
Calificaciones:
- Trabajar en una licenciatura o maestría en Ciencia de Datos, Informática, Estadística, Matemáticas, o un campo relacionado.
- Fuertes habilidades de programación en lenguajes como Python.
- Dominio en la manipulación de datos, limpieza y visualización.
- Experiencia con análisis estadístico, aprendizaje automático y modelado predictivo.
- Excelentes habilidades para resolver problemas y razonamiento crítico.
- Fuertes habilidades de comunicación y colaboración.
- Atención al detalle y capacidad para trabajar de forma independiente.
Calificaciones preferidas:
- Experiencia práctica utilizando bibliotecas de análisis de datos de código abierto como numpy, panda, matplotlib, tensorflow, sklearn, y surprise.
- Experiencia práctica en la creación de tablas de datos extrayendo datos de bases de datos comunes.
- Conocimiento de plataformas en la nube como Azure, AWS, o GCP-
Extreme Networks, Inc. (EXTR) crea experiencias de red sin esfuerzo que nos permiten a todos avanzar. Empujamos los límites de la tecnología aprovechando los poderes del aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las analíticas y la automatización. Más de 50,000 clientes en todo el mundo confían en nuestras soluciones de red impulsadas por la nube de extremo a extremo y dependen de nuestros servicios y soporte de alta calificación para acelerar sus esfuerzos de transformación digital y brindar progreso como nunca antes. Para obtener más información, visita el sitio web de Extreme o síguenos en Twitter, LinkedIn y Facebook.
Alentamos a las personas de grupos subrepresentados a postularse. ¡Ven a Avanzar con nosotros! De acuerdo con nuestros valores, ningún empleado o solicitante enfrentará discriminación/ acoso basado en: raza, color, ascendencia, origen nacional, religión, edad, género, estado civil o de pareja doméstica, orientación sexual, identidad de género, estado de discapacidad, o estado de veterano. Más allá de la discriminación/ acoso basado en "categorías protegidas", Extreme Networks también se esfuerza por prevenir otras formas más sutiles de comportamiento inapropiado (por ejemplo, estereotipos) de ganar terreno en nuestra organización. Ya sea flagrante o escondida, las barreras al éxito no tienen lugar en Extreme Networks.
