Senior Data Scientist

Role Overview

• Mantener comunicación con los stakeholders para comprender el negocio y los puntos de dolor planteados por el cliente.
• Definir los datos necesarios para abordar el problema y diseñar una solución que aporte valor al negocio.
• Procesar los datos de la forma más eficiente (utilizando herramientas de AWS como S3, Athena, Jupyter Notebooks para comprender y procesar datos).
• Desarrollar análisis exploratorios (EDA) que permitan validar los datos con el cliente y generar insights y resultados a través de recursos de data storytelling.
• Identificar el tipo de problema (clasificación, regresión, series temporales, etc.) y seleccionar el mejor enfoque de solución para generar valor en el menor tiempo posible.
• Implementar el procesamiento de datos y feature engineering para preparar los datos antes del entrenamiento y testeo del modelo.
• Evaluar la calidad de los datos mediante controles de calidad.
• Diseñar, construir, ajustar y testear algoritmos, y desplegar los modelos.
• Desarrollar una estrategia para validar los resultados del modelo en producción.

Requirements

• Título en Ciencias de la Computación, Ingeniería en Sistemas, Estadística, Matemática u otras áreas cuantitativas.
• Maestría o PhD en estas áreas es un plus.
• Experiencia con herramientas de Data Science como Python, Jupyter Notebooks, Spark o R.
• Conocimiento del paradigma de Programación Orientada a Objetos (OOP).
• Experiencia con librerías de Python como Pandas, Numpy, Scikit-learn, Keras, XGBoost y LightGBM (conocimiento de Keras, PyTorch o TensorFlow es un plus).
• Experiencia con herramientas de visualización de datos como Matplotlib, Plotly, Seaborn o GGPlot.
• Experiencia con infraestructura cloud en AWS (S3, SageMaker, Athena, Lambdas, etc.).
• Conocimiento del framework Scrum para gestión de proyectos.
• Manejo de herramientas de gestión de tareas como Trello o Jira.
• Experiencia en versionado de código con herramientas como Git o Bitbucket.
• Conocimientos de virtualización (Docker).
• Experiencia +1 año trabajando en proyectos reales.
• +1 año realizando tareas de proyectos y seguimiento de bugs en plataformas como JIRA o Trello.
• +2 años realizando análisis sobre datos reales en: Analítica descriptiva, Analítica diagnóstica, Analítica prescriptiva.
• +2 años realizando este tipo de tareas sobre fuentes de datos reales.
• +2 años generando visualizaciones básicas sobre datos reales: Descripción de distribuciones (boxplot, histogramas, gráficos de torta), Correlación con variable objetivo (scatter plots, matriz de correlación), Series temporales, Importancia de variables, Correcto reporting en lenguaje de negocio.
• Experiencia en Feature Extraction en proyectos reales sobre: Datos tabulares, Series temporales, Texto.
• Experiencia con algoritmos basados en árboles (Random Forest, Gradient Boosting Machines).
• Al menos un proyecto real desarrollado en: Aprendizaje supervisado, Aprendizaje no supervisado.
• +1 año comunicando resultados de análisis.
• Al menos un proyecto real con implementación de testing A/B.

Tech Stack

• AWS
• Cloud
• Docker
• Keras
• Numpy
• Pandas
• Python
• PyTorch
• Scikit-Learn
• Spark
• Tensorflow

Benefits

• N/A