CIENTIFICO DE DATOS CENTRO DIGITAL

Objetivo del cargo

• Recopilar, procesar, inerpretar y crear modelos de analítica avanzada a través de distintas herramientas y metodologías, que ayuden a construir y habilitar productos basados en hallazgos de la análitica

Principales funciones

• Diseñar, desarrollar, implementar e interpretar modelos de analítica de datos avanzada de punta a punta (exploración de datos, muestreo, generación de datos, ingeniería de características, construcción de modelos y evaluación de desempeño).

• Asegurar que los modelos de analítica sean de calidad, escalables, repetibles y seguros generando valor agregado.

• Desarrollar soluciones analíticas de grandes volúmenes de datos y lotes, en tiempo real que apalancan tecnologías emergentes

• Recopilar, analizar, gestionar y visualizar grandes conjuntos de datos usando múltiples plataformas

• Traducir requerimientos funcionales y técnicos complejos en modelos de analítica.

Perfil profesional

• Licenciatura en Ingeniería de Sistemas, Informática, Software, Ciencias de la Computación, Matemática, Estadística, Economía o afines

• Tecnología de la Información, Ciencias de la Computación o una disciplina cuantitativa relacionada (deseable)

• Experiencia desempeñando funciones en cargos relacionados al objetivo del cargo, que compense la formación académica específica

Conocimientos

• Ciencia de datos de la industria (automatización, modelos predictivos, modelos de clasificación, modelos de aprendizaje automático)

• Experiencia demostrada en diseño orientado a objetos, patrones de codificación y pruebas, así como en plataformas de software de ingeniería y datos de gran escala

• Agile u otros métodos de desarrollo rápido

• Conocimiento en diseño de modelos altamente escalables, utilizando diferentes herramientas de código abierto, streaming y big data

• Conocimiento de algoritmos de alto desempeño, software estadístico, técnicas analíticas (machine learning, deep learning, analítica de texto)

• Conocimiento en modelado de datos y entendimiento de diferentes estructuras de datos

• Conocimiento de herramientas de versionamiento de código

• Conocimiento de Machine Learning Operations (MLOps)

• Sólido conocimiento en lenguajes de analítica de datos (SQL, Python, R, otros)

• Sólido conocimiento en extracción, procesamiento, agrupación y análisis de datos para la implementación de modelos de punta a punta

• Manejo de plataformas de recopilación, análisis, gestión y visualización de datos

Competencias requeridas

Comunicación efectiva

Innovación

Toma de decisiones y gestión de riesgo

Trabajo en equipo