Científico de Datos Senior

Descripción de la Compañía

¡Desata tu ambición como Científico de Datos Senior! Buscamos a un profesional no solo con una impresionante experiencia en ciencia de datos, sino que también esté listo para asumir un papel de liderazgo, contribuyendo a nuestro Centro de Competencia de Datos en Sigma Software. El rol involucrará la evaluación de soluciones, actividades de pre-venta bajo supervisión, composición de diseño arquitectónico, y más.

PROYECTO

Somos un equipo de más de 160 profesionales. Somos muy diferentes, pero hay algunas cosas que nos hacen un verdadero equipo: una auténtica pasión por nuestro trabajo, amabilidad e inagotable optimismo, sin importar qué.

Utilizamos Agile con excelencia técnica en su lugar y enfoques Kanban para hacer un excelente trabajo y mantener contentos a nuestros clientes. Nuestro objetivo es ofrecer a nuestros clientes la mejor experiencia en diferentes dominios para aportar valor a su negocio y convertirnos en el mejor socio tecnológico.

Descripción del Trabajo

• Trabajar estrechamente con el cliente (PO) así como con otros Líderes de Equipo para aclarar los requisitos técnicos y expectativas
• Traducir problemas comerciales complejos en preguntas o hipótesis basadas en datos accionables. Esto implicará trabajar con los interesados para entender los problemas subyacentes y definir las preguntas específicas que necesitan ser respondidas a través del análisis de datos
• Recolectar datos de varias fuentes, identificar y resolver problemas de calidad de datos, y convertir los datos en un formato adecuado para el análisis y modelado. Esto implicará el uso de técnicas de manipulación de datos, herramientas de limpieza de datos y controles de calidad de datos
• Aplicar métodos estadísticos, técnicas de visualización de datos y algoritmos de aprendizaje automático para descubrir patrones ocultos, tendencias y anomalías en los datos. Estos conocimientos informarán el desarrollo de modelos eficaces y soluciones
• Seleccionar y aplicar modelos de aprendizaje automático o estadísticos apropiados para resolver problemas comerciales específicos. Esto implica entender el problema en cuestión, elegir los algoritmos correctos, entrenar los modelos con los datos preparados y evaluar su rendimiento
• Trabajar con los ingenieros para integrar los modelos entrenados en los entornos de producción, asegurando que puedan ser utilizados para hacer predicciones o decisiones en tiempo real. Esto implica desplegar los modelos, monitorear su rendimiento y mantenerlos a lo largo del tiempo
• Comunicar eficazmente complejas ideas e información basada en datos y recomendaciones a los interesados de manera clara, concisa y de manera accionable. Esto implica utilizar técnicas de narración de historias, visualizaciones y presentaciones para transmitir eficazmente los hallazgos y sus implicancias para las decisiones comerciales
• Investigar continuamente y mantenerse al día con los últimos avances en ciencia de datos, incluyendo nuevos algoritmos, técnicas, y herramientas, y explorar tecnologías y metodologías emergentes. Esto implica asistir a conferencias, leer documentos de investigación, y experimentar con nuevos enfoques
• Sugerir y contribuir a los planes de formación y mejora en relación con las habilidades de ingeniería de datos analíticos, normas, y procesos

Requisitos

• 3-5+ años de experiencia con Python o R
• Experiencia con AWS/Azure
• Experto en algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo regresión lineal, clustering, clasificación y sistemas de recomendación
• Habilidad probada para crear visualizaciones claras, concisas y convincentes, utilizando herramientas como ggplot2, matplotlib o plotly, Power BI, Tableau y Qlik
• Comprensión conceptual de los fundamentos del análisis de datos, que abarca ETL, almacenamiento de datos y datos no estructurados
• Un dominio completo de los fundamentos del aprendizaje profundo, incluyendo funciones de activación, retropropagación, CNNs, Transformers, transfer learning y modelos generativos
• Experto en evaluar y seleccionar el modelo de aprendizaje profundo más apropiado para una tarea dada, incluyendo la evaluación de las métricas de rendimiento del modelo, identificar posibles sesgos y comparar diferentes arquitecturas de modelos

Información Adicional

PERFIL PERSONAL

• Habilidades Analíticas y de Resolución de Problemas:
• Demostradas habilidades de resolución de problemas y pensamiento analítico, con un historial probado de aplicar estas habilidades a retos reales para identificar problemas, recopilar datos relevantes y desarrollar soluciones creativas
• Mentalidad de aprendizaje continuo, asegurándote de estar al día con los últimos avances en aprendizaje profundo y adaptar las habilidades en consecuencia
• Participar activamente en la evaluación de nuevas herramientas para la ingeniería de datos analíticos o la ciencia de datos