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Capturista de datos • Mexico

Última actualización: hace 18 horas
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Apoyar a mantener la actualización, registro y almacenamiento de datos del área / procesos, que permita contribuir al buen uso de los sistemas administrativos e información de la empresa.Realizar c...Mostrar másÚltima actualización: hace 22 días
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ARQUITECTO DE DATOS

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Científico de datos

Científico de datos

Stefanini LATAMMexico, Mexico
Hace más de 30 días
Descripción del trabajo

El Científico de Datos será responsable de diseñar, desarrollar, entrenar y optimizar modelos, orientados a resolver problemas de relación e identificación de similitudes entre distintas entidades de texto e imagen, dentro de grandes volúmenes de datos. El rol demanda una comprensión avanzada de técnicas de machine learning y deep learning aplicadas a problemas de emparejamiento y búsqueda semántica, así como la capacidad de traducir requisitos de negocio en soluciones robustas y escalables.

Experiencia Profesional :

  • 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.

Herramientas :

  • Python (avanzado).
  • Bibliotecas de Ciencia de Datos y ML : NumPy, Pandas, Polars, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, Statsmodels, XGBoost, LightGBM, Sentence Transformers, Hugging Face, FAISS.
  • 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, Milvus, Qdrant, Pinecone.
  • ETL y Orquestación : Apache Airflow, Luigi.
  • Infraestructura y MLOps : Docker, Kubernetes, MLflow, Kubeflow.
  • Computación en la Nube : AWS, GCP, Azure.

    • Habilidades Técnicas Requeridas :

  • Dominio en desarrollo y entrenamiento de modelos de Deep Learning (modelos Transformers de texto e imágenes, en un contexto supervisado y seimi-supervisado).
  • Conocimiento de técnicas de GenAI y prompt engineering son deseables.
  • Amplia experiencia en el manejo de frameworks de machine learning y deep learning.
  • Experiencia en el manejo de bases de datos vectoriales.
  • Conocimientos sólidos en procesamiento y limpieza de datos, uso de regex y data wrangling. Conocimiento en técnicas avanzadas de feature engineering son deseables.
  • Experiencia práctica en evaluación de modelos supervisados.
  • Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos y optimización de pipelines de modelado.
  • Deseable : experiencia implementando modelos en ambientes cloud