Hybrid Senior Data Scientist

at Fligoo

• Job title: Senior Data Scientist
• Job type: Full Time
• Experience level: Senior
• Salary: Not specified
• Degree requirement: Bachelor's Degree
• Tech skills: AWS, Cloud, Docker, Keras, Numpy, Pandas, Python, PyTorch, Scikit-Learn, Spark, Tensorflow
• Location requirements: Hybrid, Cordoba, Argentina

About the role

• Data Scientist analyzing and implementing analytical approaches to solve business problems in AI technology. Collaborating with stakeholders to define data requirements and delivering actionable insights.

Responsibilities

• 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

Benefits

• Formación académica
• Habilidades técnicas
• Otras habilidades