Principal AI Data Scientist

Descripción de la Empresa

¿Estás buscando impulsar tu carrera en la floreciente industria tecnológica? Únete a Blend360 para ayudar a las organizaciones a aprovechar los datos y la tecnología para una toma de decisiones superior. Con más de una década de experiencia, somos de confianza para clientes importantes en EE.UU. como Mastercard, Tripadvisor y Roku para desarrollar productos innovadores. Nuestra experiencia radica en la Ciencia de Datos, donde usamos datos y matemáticas aplicadas para superar desafíos empresariales. Conocidos por nuestro excepcional equipo, enfoque proactivo y resultados de alto impacto y sostenibles, Blend360 es una excelente opción para quienes se apasionan por resolver problemas complejos utilizando métodos innovadores. Conviértete en parte de nuestro dinámico equipo en Blend360 hoy.

Oportunidad de Empleo: Principal Científico de Datos en IA

En Blend360, estamos en busca de un Científico de Datos motivado que colaborará con líderes de práctica y clientes para transformar desafíos empresariales en soluciones accionables. Tu papel involucrará analizar escenarios empresariales complejos, identificar riesgos potenciales y proporcionar insights para influir en decisiones clave de negocios. Si eres excelente en la resolución de problemas y puedes comunicar estrategias basadas en datos de manera efectiva, queremos que contribuyas a soluciones impactantes que mejoren el éxito de nuestros clientes.

Responsabilidades del Puesto

• Colaborar con líderes de práctica para traducir problemas empresariales en soluciones viables de Ciencia de Datos, proponiendo varios enfoques y sus pros y contras.
• Trabajar con líderes de práctica para recopilar retroalimentación de los interesados, alinear enfoques, entregables y hojas de ruta.
• Unirse a nuestro equipo global de Ciencia de Datos para ofrecer soluciones de IA utilizando métodos y herramientas avanzadas de Aprendizaje Automático.
• Crear y mantener canales de datos eficientes dentro de la arquitectura de los clientes, utilizando SQL, Spark y tecnologías de Big Data en la nube.
• Ensamblar grandes y complejos conjuntos de datos de diversas fuentes para cumplir con los requisitos empresariales funcionales.
• Desarrollar herramientas de análisis para proporcionar insights accionables sobre la adquisición de clientes, eficiencia operativa y otros métricas empresariales críticas.
• Realizar limpieza de datos, control de calidad de datos e integrar datos en Plataformas Avanzadas de Ciencia de Datos.
• Resumir y documentar insights clave del análisis de datos estadísticos, análisis de datos exploratorios, minería de datos, para ayudar en la toma de decisiones.
• Entrenar, validar y realizar validación cruzada de modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático utilizando técnicas de Ciencia de Datos de vanguardia.
• Documentar modelos predictivos y resultados de aprendizaje automático para su integración en entregables para clientes.
• Asistir a los clientes en la implementación de modelos y algoritmos dentro de su arquitectura.

Calificaciones

• Título de MS en Estadística, Matemáticas, Análisis de Datos, o un campo cuantitativo relacionado.
• Más de 3 años de experiencia profesional en Ciencia de Datos Avanzada, incluida la modelación predictiva, análisis estadístico, aprendizaje automático, minería de textos, análisis geoespacial, pronósticos de series temporales, optimización.
• Experiencia con LLMs y manipulación de parámetros de modelos para obtener resultados deseados en generación de textos.
• Sólidos conocimientos y experiencia con modelos RAG.
• Competencia en al menos un lenguaje de software de Ciencia de Datos Avanzada (Python, R, SAS).
• Capacidad comprobada para implementar modelos de aprendizaje automático desde la investigación hasta la producción utilizando enfoques procedimentales o de canalización.
• Experiencia con SQL y bases de datos relacionales, así como conocimientos de bases de datos como Hadoop/Hive.
• Experiencia con Spark y marcos de datos en PySpark o Scala.
• Fuertes habilidades para la resolución de problemas y capacidad para visualizar datos para influir.
• Cómodo con plataformas basadas en la nube (