Productos & Tecnología - Asociado Senior en Ciencia de Datos

Línea de Servicio

Servicios internos de la firma

Sector Industrial

No Aplica

Especialidad

SFI - Servicios internos de la firma - Otros

Nivel de Gestión

Asociado senior

Descripción y Resumen del Trabajo

Una carrera en Productos y Tecnología es una oportunidad para dar vida a la estrategia de PwC impulsando productos y tecnología en todo lo que entregamos. Nuestros clientes esperan que traigamos a las personas correctas y la tecnología correcta para resolver sus problemas más grandes; Productos y Tecnología está aquí para ayudar a PwC a enfrentar ese desafío y acelerar el crecimiento de nuestro negocio. Tenemos tecnólogos expertos, científicos de datos, gerentes de productos y estrategas empresariales que están utilizando la tecnología para acelerar el cambio.

Nuestro equipo diseña, desarrolla y programa los métodos, procesos y sistemas que se utilizan para recopilar todas las formas de datos y desarrollar modelos que sirven predicciones a las aplicaciones, flujos de proceso automatizados y partes interesadas. Un científico de datos recopila el contexto del dominio de las partes interesadas, define hipótesis y tareas de predicción, identifica y crea fuentes de datos de apoyo, realiza experimentos con varios algoritmos para modelar tareas de predicción, realiza validaciones y pruebas de modelos para mejorar el rendimiento, produce canalizaciones que pueden ser utilizadas para automatizar la formación y las predicciones con datos no vistos o de producción, identifica ideas significativas de las fuentes de datos y contextualiza las salidas del modelo para comunicarse con las partes interesadas (propietarios de productos, gerentes de procesos y consumidores finales).

Para realmente destacar y prepararnos para el futuro en un mundo en constante cambio, cada uno de nosotros en PwC necesita ser un líder impulsado por un propósito y valores en cada nivel. Para ayudarnos a lograr esto, tenemos el Profesional de PwC; nuestro marco global de desarrollo de liderazgo. Nos da un conjunto único de expectativas en nuestras líneas, geografías y trayectorias profesionales, y proporciona transparencia sobre las habilidades que necesitamos individualmente para tener éxito y progresar en nuestras carreras, ahora y en el futuro.

Como Asociado Senior, trabajarás como parte de un equipo de solucionadores de problemas, ayudando a resolver problemas comerciales complejos desde la estrategia hasta la ejecución. Las habilidades y responsabilidades del profesional de PwC para este nivel de gestión incluyen, pero no se limitan a:

• Usar comentarios y reflexión para desarrollar la autoconciencia, las fortalezas personales y abordar las áreas de desarrollo.
• Delegar a otros para proporcionar oportunidades de crecimiento, entrenándolos para obtener resultados.
• Demostar pensamiento crítico y la capacidad para llevar orden a problemas no estructurados.
• Usar una amplia gama de herramientas y técnicas para extraer información de las tendencias actuales de la industria o sector.
• Revisar tu trabajo y el de los demás para la calidad, exactitud y relevancia.
• Saber cómo y cuándo usar las herramientas disponibles para una situación dada y poder explicar las razones de esta elección.
• Buscar y aprovechar oportunidades que brinden exposición a diferentes situaciones, entornos y perspectivas.
• Usar comunicación sencilla, de manera estructurada, al influir y conectar con los demás.
• Ser capaz de leer situaciones y modificar el comportamiento para construir relaciones de calidad.
• Uphold the firm's code of ethics and business conduct.

Conocimientos/Competencias Preferidas:

+2 años de experiencia demostrando habilidades completas y/o un historial probado de éxito como líder de equipo en las siguientes áreas:

• Evaluación de nuevas tecnologías para determinar rápidamente su viabilidad a largo plazo dentro del conjunto de tecnología de la empresa de PwC, sirviendo a más de 50k profesionales;

• Entender un problema empresarial y poder traducir el problema en una hipótesis que puede ser probada utilizando varias técnicas de ciencia de datos;

• Realización de investigaciones en un entorno de laboratorio y publicación de trabajos a través de institutos de IA y revistas;

• Demostrar una comprensión profunda de algoritmos complejos de aprendizaje automático, técnicas de análisis de datos y herramientas de ciencia de datos para abordar una variedad de problemas empresariales desafiantes en áreas de comprensión del lenguaje natural, visión computacional y aprendizaje no supervisado;

• Construcción de una variedad de modelos de aprendizaje automático y, lo más importante, saber cuándo y por qué es apropiado utilizar cada técnica: KNN, Regresión Logística, Naive Bayes, Bosques Aleatorios, Máquinas de Vectores de Soporte, XGBoost, Redes Neuronales Profundas, K-means y Agrupación Jerárquica, sintonización rápida e ingeniería para LLMs, perfeccionamiento y entrenamiento de dominio para LLMs, etc.;

• Construcción de modelos de aprendizaje automático, tuberías de datos y sistemas autónomos, interpretación de su salida y comunicación de los resultados a un público no técnico; y,

• Realización de tareas de DevOps/ingeniería en la publicación e implementación de activos de IA en entornos de producción en vivo adecuados para la adopción a gran escala para más de 55k profesionales en todo los EE. UU.

 

Demostrar habilidades completas y/o un historial probado de éxito con un subconjunto de las siguientes tecnologías:

• Programación incluyendo Python, R, Java, JavaScript, C++, Unix Hardware, sensores, robótica, aprendizaje automático habilitado con GPU, FPGAs y Raspberry Pis, etc.;

• Marco de trabajo y bibliotecas de Modelos de Lenguaje Grande incluyendo ReAct, Langchain, AutoGPT, Agente GPT, Llama Index, etc.;

• Tecnologías de Almacenamiento de Datos incluyendo SQL, NoSQL, Hadoop, bases de datos en la nube como GCP BigQuery y diferentes formatos de almacenamiento (por ejemplo, Parquet, etc.);

• Herramientas de Procesamiento de Datos incluyendo Python (Numpy, Pandas, etc.), Spark y soluciones en la nube como GCP DataFlow;

• Bibliotecas de Aprendizaje Automático incluyendo Python (scikit-learn, gensim, etc.), TensorFlow, Keras, Phref="https://ai-jobs.net/insights/pytorch-explained/" target="_blank">PyTorch y Spark MLlib;

• Técnicas de PNL y extracción de texto incluyendo análisis de temas de documentos, agrupación y clasificación de documentos, extracción/resolución de entidades nombradas, creación de incrustaciones de palabras/frases (representaciones vectoriales numéricas), análisis de sentimientos, etc.;

• Visualización incluyendo Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly, bokeh, etc.), y JavaScript (d3); y,

• Tecnologías de gestión de código, producción de modelos y contenerización incluyendo GitHub, Flask, Docker y Kubernetes.

Educación(si está en blanco, grado y/o campo de estudio no especificado)

Grados/Campo de estudio requerido:

Grados/Campo de estudio preferido:

Certificaciones(si está en blanco, certificaciones no especificadas)

Habilidades Requeridas

Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), Programación en Lenguaje Natural (NLP)

Habilidades Opcionales

Idiomas Deseados(Si está en blanco, idiomas deseados no especificados)

Requisitos de Viaje

Hasta el 20%

¿Disponible para Patrocinio de Visa de Trabajo?

No

¿Requiere Autorización Gubernamental?

No

Fecha de Finalización de la Publicación de Trabajo