DATA SCIENTIST SR

Descripción del puesto La persona que ocupe el rol desempeñará un papel fundamental en los proyectos de Infolytics y en el desarrollo de la compañía, participando en la creación de modelos y análisis que proporcionen información valiosa para la toma de decisiones Responsabilidades Participar en el relevamiento y modelado de datos necesario para el proceso de ciencia de datos.
Crear algoritmos de minería de datos para encontrar patrones de comportamiento.
Construir modelos de machine learning que resuelvan problemas concretos, utilizando tanto datos estructurados como no estructurados.
Medir los resultados y comportamiento de modelos desplegados en entornos productivos.
Trabajar en equipos multidisciplinarios para desarrollar soluciones integrales.
Colaborar estrechamente con los equipos de negocio para proporcionar conocimientos y recomendaciones basadas en datos.
Identificar y evaluar nuevas fuentes de datos relevantes y trabajar con los equipos para garantizar su disponibilidad y calidad.
Mantenerse actualizado sobre las últimas tendencias y avances en el campo de la ciencia de datos y aplicarlos de manera efectiva en el entorno empresarial.
Participar en la exposición de hallazgos y resultados de manera efectiva a las partes interesadas técnicas y no técnicas, a través de informes, presentaciones y visualizaciones de datos claras y comprensibles.
Requisitos Requisitos técnicos Experiencia excluyente en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), minería de datos, análisis estadístico y predictivo para resolver problemas empresariales.
Dicha experiencia contempla entrenar, optimizar y utilizar modelos de regresión, clasificación, series temporales, árboles de decisión, redes neuronales, clustering y reducción de dimensionalidad.
Conocimientos de probabilidad y estadística.
distribuciones, varianza, correlación, entre otras.
Se valorará experiencia o conocimientos en Computer Vision.
En caso contrario, se espera predisposición al aprendizaje sobre este campo de IA, en cuyo caso nuestra compañía lo abordará mediante capacitación y soporte de miembros del equipo.
Experiencia excluyente en la manipulación y análisis de grandes conjuntos de datos utilizando herramientas como Python (excluyente), R deseable.
Experiencia en desarrollo (se valorará en implementación también) en entornos Data Warehouses (Se valorará RedShift, Snowflake, entre otros), entendiendo como precondición contar con experiencia en bases de datos relacionales.
Experiencia en implementaciones ETL (Se valorará en Python y/o SSIS).
Experiencia en canalizaciones a gran escala (Kafka, Spark, entre otros).
Conocimientos en el ecosistema Cloud (preferentemente Azure o facilidad para entender la relación de recursos análogos entre distintos proveedores de nube, como AWS, GCP, etc).
Conocimientos en integraciones utilizando APIs y conexiones (JDBC/ODBC).
Conocimientos sobre herramientas de Business Intelligence (Se valorará PowerBI).
Conocimiento general de arquitecturas y metodologías de almacenamiento masivo.
Se valorará título universitario y/o posgrado con orientación en Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas, Ciencias de Datos u otro campo relacionado.
Buen manejo de Inglés (se valorará mayormente a partir de nivel upper intermediate).
Se valorará conocimiento o experiencia en ética y privacidad de los datos, considerando el creciente enfoque de esta temática en el campo de la ciencia de datos.
Requisitos soft/ blandos Capacidad para trabajar en un entorno dinámico y ágil, en múltiples proyectos, oportunidades, considerando plazos y prioridades definidas en equipo.
Orientación a resultados.
Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita, con la capacidad de presentar información técnica de manera clara y comprensible.
Fuertes habilidades de colaboración y capacidad para trabajar eficazmente con diferentes equipos y partes interesadas, incluidos los equipos de negocio y los departamentos técnicos.
Beneficios Relación de dependencia por tiempo indefinido I nglés en compañía, Kit de herramientas, SMG para candidato/a y su grupo familiar primario.