Data Scientist IA

Requisitos y competencias clave

• Título universitario en Informática, Ingeniería, Matemáticas o Físicas. Se valorará tener un doctorado.
• Conocimiento avanzado de machine learning y modelos matemáticos y estadísticos como autoencoders, Transformers, RNNs, modelos fundacionales, LLMs, trabajo con agentes, análisis de series temporales, Gradient Boosting, Multi-armed Bandits, etc.
• Experiencia de mínimo 3 años en programación orientada a ciencia de datos: Python con conocimientos de paquetes como TensorFlow, Pytorch, Sklearn, Scipy, Keras, etc.
• Experiencia en la visualización y exploración de datos con herramientas como Seaborn, Matplotlib y se valorará experiencia en librerías de javascript para la visualización interactiva como 3D.js
• Conocimientos de metodologías de desarrollo de modelos (MLOps, DataOps, etc.).
• Conocimientos de transformación y limpieza de datos (ETL., data wrangling).
• Conocimiento en entorno Cloud (IaaS, PaaS, CaaS, SaaS).
• Experiencia práctica en el uso de técnicas, metodologías para el control de versiones y A/B Testing.
• Experiencia en implementación de proyectos de machine learning en industria con grandes volúmenes de datos.
• Capacidad para valorar y seleccionar los procedimientos y enfoques de trabajo adecuados para superar los retos técnicos.
• Versatilidad y visión transversal de proyectos IA.
• Habilidad gestionando expectativas de equipos técnicos y de clientes.
• Comunicación e influencia.
• Capacidad de trabajo en equipo
• Alta motivación para afrontar retos y diseñar aplicaciones innovadoras y transformadoras.
• Capacidad para desempeñar sus funciones con autonomía, gestionando tiempos e imprevistos.
• Necesario nivel alto de inglés (escrito y conversacional)

Si te apasiona…

• El machine learning y modelos matemáticos y estadísticos como autoencoders, Transformers, RNNs, LLMs, análisis de series temporales, Gradient Boosting, Multi-armed Bandits, etc.
• Programación orientada a ciencia de datos: Python con conocimientos de paquetes como TensorFlow, Pytorch, Sklearn, Scipy, Keras, etc.
• Visualización y exploración de datos con herramientas como Seaborn, Matplotlib y se valorará experiencia en librerías de javascript para la visualización interactiva como 3D.js
• Metodologías de desarrollo de modelos (MLOps, DataOps, etc.)
• Transformación y limpieza de datos (ETL., data wrangling)
• Entorno Cloud (IaaS, PaaS, CaaS, SaaS)
• Uso de técnicas, metodologías para el control de versiones y A/B Testing.
• Implementación de proyectos de machine learning en industria con grandes volúmenes de datos.

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