Analizar fuentes de datos en un contexto de negocio
Proponer e implementar un enfoque analítico que resuelva problemas de negocio
Traducir hallazgos de datos en insights accionables
Mantener comunicación con stakeholders para entender necesidades de negocio y puntos de dolor del cliente
Definir los datos necesarios para abordar esos problemas y diseñar soluciones que agreguen valor al negocio
Procesar datos de manera eficiente usando herramientas como S3, Athena y Jupyter Notebooks
Desarrollar análisis exploratorio de datos (EDA) para validar datos con los clientes y generar insights a través de data storytelling
Identificar el tipo de problema (clasificación, regresión, series temporales, etc.) y seleccionar el enfoque de solución que agregue valor rápidamente
Implementar procesamiento de datos y feature engineering para preparar los datos antes del entrenamiento y testeo de modelos
Evaluar la efectividad de los datos realizando chequeos de calidad de datos
Diseñar, construir, ajustar y probar algoritmos; y desplegar modelos usando buenas prácticas para asegurar reproducibilidad en entornos de test y producción
Desarrollar estrategias para validar los resultados de los modelos en producción
Requirements
Título en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Sistemas, Estadística, Matemáticas u otras disciplinas cuantitativas
Máster o Ph.D. en estas áreas es un plus
Experiencia con toolkits y entornos de Data Science como Python, Jupyter Notebooks o Spark
Conocimiento del paradigma de programación orientada a objetos
Experiencia con librerías Python de Data Science: Pandas, Numpy, Scikit-learn, Keras, XGBoost y LightGBM (conocer Keras, PyTorch o TensorFlow es un plus)
Experiencia en herramientas de visualización: Matplotlib, Plotly, Seaborn o ggplot
Experiencia con infraestructura cloud de AWS (p. ej. S3, SageMaker, Athena, Lambdas, etc.)
Conocimiento del framework Scrum para gestión de proyectos
Uso fluido de herramientas de gestión de tareas como Trello o Jira
Experiencia con control de versiones (Github o Bitbucket)
Familiaridad con tecnologías de virtualización como Docker
Inglés intermedio (deseable)
5+ años trabajando en proyectos reales, incluyendo implementación de modelos de machine learning supervisados y no supervisados
5+ años usando plataformas de seguimiento de tareas y bugs como JIRA o Trello
5+ años realizando analítica sobre fuentes de datos reales, abarcando: Analítica descriptiva, Analítica diagnóstica, Analítica prescriptiva
5+ años creando gráficos avanzados sobre fuentes de datos reales, incluyendo: Descriptores de distribución (box-plot, histogramas, pie charts), Correlación con variables objetivo (scatter plots, matriz de correlación), Gráficos de series temporales, Importancia de variables (variable importance)
Reportes en lenguaje de negocio
Extracción de features en proyectos reales con tipos de datos como: tabular, series temporales y texto
Experiencia con algoritmos basados en árboles (Random Forest, Gradient Boosting Machines)
3+ años realizando tareas de comunicación de resultados analíticos, incluyendo la capacidad de adaptar lenguaje técnico a audiencias no técnicas
Deseable: al menos 2 proyectos reales donde se haya ejecutado una campaña de A/B testing
Senior Product Analyst collaborating with teams to develop innovative products at Agência Estado. Key responsibilities include data analysis, market research, and facilitating product management processes.
Senior/Staff Data Scientist developing AI for commerce in the Middle East. Architecting systems for merchant and customer AI assistants and content generation.
Data Scientist leveraging statistical methods and machine learning techniques at FUCHS. Focus on data analysis, modeling, and collaboration for data - driven solutions.
Data Science Intern leveraging AI and ML technologies for product development at Seagate. Hands - on experience with data analysis, model development, and actionable insights generation.
Analyst within Credit Risk Management team identifying credit segmentation opportunities using statistical methods. Collaborating with teams to enhance credit decision process and policies.
Data Manager managing and analyzing company data at Amoddex, a consultancy for IT transformation projects. Ensuring data integrity and supporting strategic decision - making in a collaborative environment.
Data Scientist at Capital One on the LLM Customization Team utilizing the latest in computing and machine learning technologies. Collaborating with data scientists and engineers to deliver AI powered products.
Lead Full Stack Data Scientist at Tilt, building the intelligence layer for data - based decisions. Driving data science strategy and analytics to enhance product and growth insights.
Data Scientist focusing on Generative AI applications and engineering problem - solving at Ford. Collaborating with cross - functional teams to innovate and improve technology solutions in the automotive sector.
AI Engineer/Data Scientist in Ford's Global Data Insights & Analytics team. Developing advanced AI/ML solutions and collaborating on cloud - native data products.