Data Scientist – GCP

• Analizar y explorar conjuntos de datos para identificar patrones, tendencias y relaciones relevantes.

• Preparar, limpiar y transformar datos para su utilización en modelos de analítica avanzada.

• Desarrollar y entrenar modelos de Machine Learning para problemas de predicción, clasificación u otros casos de uso analítico.

• Crear scripts y notebooks reproducibles para análisis, experimentación y modelado.

• Evaluar el desempeño de modelos utilizando métricas y técnicas de validación apropiadas.

• Documentar los procesos de análisis, preparación de datos, experimentación y desarrollo de modelos.

• Participar en la implementación de modelos en ambientes productivos junto con equipos de Data Engineering y desarrollo.

• Trabajar con grandes volúmenes de datos utilizando servicios y herramientas del ecosistema Google Cloud Platform (GCP).

• Colaborar con equipos de negocio para comprender necesidades y traducirlas en preguntas y soluciones analíticas.

• Participar en iniciativas de Analítica Avanzada, Inteligencia Artificial y automatización basada en datos.

• Mantenerse actualizado/a en nuevas técnicas, herramientas y metodologías de Machine Learning e Inteligencia Artificial.

Profesional en Ingeniería de Sistemas, Estadística, Matemáticas, Ciencia de Datos, Ingeniería Industrial o carreras afines.

4 años de experiencia en Ciencia de Datos, Machine Learning, Analítica Avanzada o áreas relacionadas.

Experiencia práctica desarrollando modelos de Machine Learning.

Dominio de Python o R para análisis y modelado de datos.

Experiencia con bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-Learn u otras equivalentes.

Conocimientos sólidos de manipulación, transformación y análisis de datos.

Experiencia en evaluación y validación de modelos mediante métricas de desempeño.

Experiencia trabajando con datos en ambientes cloud, idealmente GCP.

Habilidades y competencias

• Pensamiento analítico y capacidad para resolver problemas.

• Comunicación asertiva.

• Orientación al cliente.

• Trabajo colaborativo.

• Planificación y organización.

• Capacidad de aprendizaje.

• Innovación y curiosidad tecnológica.

• Capacidad para traducir necesidades de negocio en soluciones analíticas.

• Orientación a resultados.

• Experiencia implementando modelos de Machine Learning en ambientes productivos.

• Conocimiento de MLOps y ciclo de vida de modelos.

• Experiencia utilizando Vertex AI para entrenamiento, evaluación o despliegue de modelos.

• Conocimiento de SQL y experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos.

• Experiencia con pipelines de datos y procesamiento distribuido.

• Conocimientos de GenAI, LLMs o técnicas de IA generativa.

• Cursos o certificaciones en Machine Learning, Data Science o Python para análisis de datos.

• Experiencia en proyectos de analítica avanzada desarrollados para necesidades específicas de negocio.