Científico de Datos Senior - Trabajo Remoto...

Científico de Datos Senior - Trabajo Remoto

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En BairesDev® llevamos 15 años liderando proyectos de tecnología para clientes como Google, Rolls‑Royce y las startups más innovadoras de Silicon Valley. Actualmente, contamos con un equipo de 4000 profesionales conformado por el top 1 % de la industria trabajando de forma remota desde más de 50 países.

Al postularte a esta vacante, estarás dando el primer paso en un proceso que va más allá de lo convencional : Buscaremos conocer en profundidad tus habilidades, intereses y expectativas con el objetivo de realizar una búsqueda personalizada y encontrar el rol ideal para ti en BairesDev.

Lima Metropolitana

A distancia

Actividades Principales

• Ayudar a mejorar el conocimiento de los datos y el entorno analítico general en toda la empresa.
• Manejar datos estructurados y no estructurados utilizando SQL y otros lenguajes de programación.
• Realizar análisis avanzados de datos e informar de los resultados.
• Contar la historia detrás de los datos de una manera convincente para la gente de negocios.
• Crear modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático.
• Combinar modelos mediante el modelado de conjuntos.
• Proponer soluciones y estrategias para los retos empresariales.
• Ayudar a diseñar y ejecutar experimentos para la comprobación de hipótesis.
• Participar activamente en las discusiones y decisiones relativas a todo el capítulo de Data Science / Data Engineer.
• Colaborar con los gestores de productos de datos para crear productos de datos impresionantes.
• Trabajar con la dirección para priorizar las necesidades de negocio y de información.Ayudar a difundir una mentalidad basada en los datos y a mejorar la alfabetización de datos. Ser un evangelizador de los datos.
• 3+ años de experiencia en Data Science / Data Engineer, aprendizaje automático, IA, estadística y otras áreas relacionadas.
• Dominio de Python, R u otro lenguaje de programación importante.
• Excelentes habilidades de comunicación y capacidad para colaborar y establecer relaciones con usuarios no técnicos.
• Sólidos conocimientos de probabilidad y estadística, incluido el diseño experimental, el modelado predictivo, la optimización y la inferencia causal.
• Experiencia práctica con el aprendizaje automático, como la clasificación por regresión, la agrupación, las redes neuronales, la selección de características, la validación cruzada, la maldición de la dimensionalidad, el equilibrio entre sesgo y varianza, la explicabilidad del modelo, la PNL, etc.
• Experiencia en análisis o crecimiento de personas.
• Experiencia con herramientas de visualización de datos.
• Buena comprensión de los retos de ingeniería para el despliegue de sistemas de aprendizaje automático a la producción.

Beneficios

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