Data Scientist Sr

Definir, asesorar, coordinar y / o ejecutar con visión integral las actividades del proyecto / servicio, desarrollando productos de complejidad avanzada, con calidad y de acuerdo a los tiempos asignados, a través de la correcta implementación de la solución.

Puesto : Data Scientist SR

Matemáticas, Actuaría, Estadística, Ciencias de la Computación o disciplinas relacionadas.

• Con doctorado en ciencia de datos aunque tengan poca experiencia.
• Con maestría en ciencia de datos y al menos 2 años haciendo ciencia de Datos.
• Experiencia en varios proyectos de ciencia de datos.

Descripción : Skills :

Analítico, orientado a la resolución de problemas complejos y con pensamiento crítico.

Capacidad para comunicar hallazgos técnicos a audiencias no técnicas.

Proactivo, con habilidades para liderar proyectos de investigación y desarrollo.

Enfoque en la generación de conocimiento científico y metodologías reproducibles.

Herramientas :

Lenguajes de Programación : Python (avanzado), R, Julia.

Bibliotecas de Ciencia de Datos y ML : NumPy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, Statsmodels, XGBoost,

LightGBM.

Análisis Estadístico y Modelado : SPSS, SAS, MATLAB.

Visualización de Datos : Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau, Power BI.

Big Data y Procesamiento Distribuido : Spark, Dask, Hadoop.

Bases de Datos : SQL, NoSQL (MongoDB, Cassandra), PostgreSQL.

ETL y Orquestación : Apache Airflow, Luigi.

Infraestructura y MLOps : Docker, Kubernetes, MLflow, Kubeflow.

Computación en la Nube : AWS, GCP, Azure.

Adicionales :

Conocimiento avanzado en estadística inferencial, diseño experimental y pruebas de hipótesis.

Experiencia en investigación científica y publicación de artículos en revistas académicas.

Familiaridad con metodologías ágiles y gestión de proyectos (Scrum, Kanban).

Conocimientos en bioinformática, econometría o áreas específicas de aplicación científica (opcional).

Formación Académica y Experiencia Recomendada :

Formación Académica :

Experiencia Profesional : Más de 5 años de experiencia en roles relacionados con ciencia de datos, análisis estadístico o investigación aplicada.

Experiencia liderando proyectos de ciencia de datos de principio a fin, desde la definición del problema hasta la implementación de soluciones.

Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos y en entornos de computación distribuida.

Experiencia en la aplicación de técnicas avanzadas de modelado, como redes neuronales profundas, modelosbayesianos, análisis de series temporales y optimización matemática.

Responsabilidades :

Diseñar y desarrollar modelos estadísticos y de aprendizaje automático para resolver problemas complejos en entornos científicos y empresariales.

Realizar análisis exploratorios de datos (EDA) para identificar patrones, tendencias y relaciones significativas.

Liderar proyectos de investigación aplicada, desde la formulación de hipótesis hasta la validación de resultados.

Colaborar con equipos multidisciplinarios para integrar modelos predictivos en productos y servicios.

Implementar pipelines de datos y modelos reproducibles, asegurando la trazabilidad y la calidad de los resultados.

Desarrollar y aplicar técnicas avanzadas de modelado, como redes neuronales profundas, modelos bayesianos y análisis de series temporales.

Documentar y comunicar hallazgos clave en reportes técnicos y publicaciones científicas.

Diseñar estrategias de validación y monitoreo para garantizar la robustez y el rendimiento de los modelos en producción.

Identificar oportunidades para la innovación científica mediante el uso de datos y nuevas tecnologías.

Proponer soluciones basadas en datos para problemas específicos de negocio o investigación, alineadas con los objetivos estratégicos de la organización.