El candidato deberá trabajar con grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, aplicar técnicas de Machine Learning y velar por el ciclo de vida de un producto de ML. Además, colaborará con equipos multidisciplinarios para integrar las soluciones en productos y sistemas escalables.

Responsabilidades:

Analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tendencias.
Participar en todas las etapas del desarrollo de un sistema o la ejecución de un proyecto, desde el relevamiento de requerimientos hasta la extracción de datos, procesamiento, limpieza, análisis, modelado, puesta en producción y mantenimiento.
Interactuar con otros equipos de la organización para entender las necesidades de los clientes internos y externos, y traducirlas en requerimientos y planes de acción.
Implementar mejores prácticas, estándares, procedimientos y sistemas para automatizar procesos.
Desarrollar y mantener modelos de machine learning, diseñando y construyendo pipelines eficientes y robustos.
Colaborar con ingenieros de software para desplegar modelos en producción y crear productos escalables.
Formular preguntas de investigación sólidas, diseñar experimentos y extraer insights significativos de los datos.
Investigar y estar actualizado sobre las últimas tendencias en los temas vinculados a los productos del área y aplicarlas a proyectos innovadores.

Competencias excluyentes:

Al menos 2 o 3 años de experiencia como Data Scientist o en roles similares.
Estudiante avanzado o egresado de carreras de Ingeniería en Computación, Licenciatura en Sistemas, Licenciatura en Estadística o carreras afines.
Experiencia en manipulación y análisis de grandes volúmenes de datos.
Conocimiento y experiencia de SQL y en Python y/o R.
Experiencia en el desarrollo de modelos de machine learning.
Capacidad para trabajar y colaborar con diferentes equipos técnicos y de negocio.
Capacidad para adaptarse rápidamente a nuevas tecnologías y metodologías.

Competencias deseables

Experiencia en NLP.
Experiencia en tecnologías de Big Data como Hadoop y Spark.
Experiencia en proyectos en el sector de consumo masivo.

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