SSR Data Scientist
HybridCórdoba, Cordoba, Argentina
Job Summary
Maintain communication with stakeholders to understand business context and client pain points. Define necessary data sources and design efficient solutions using AWS tools like S3, Athena, and Jupyter Notebooks. Develop exploratory data analysis to validate data, generate insights, and apply data storytelling. Identify problem types and select optimal approaches for rapid value delivery. Implement data processing and feature engineering to prepare models for training and testing. Evaluate data quality through controls, then design, build, tune, and deploy algorithms while adhering to best practices for reproducibility in testing and production environments. Establish strategies to validate production model results.
Required Qualifications
- Título en Ciencias de la Computación, Ingeniería en Sistemas, Estadística, Matemática u otras áreas cuantitativas
- +3 año trabajando en proyectos reales
- +2 año realizando tareas de proyectos y seguimiento de bugs en plataformas como JIRA o Trello
- +2 años realizando análisis sobre datos reales en: Analítica descriptiva, Analítica diagnóstica, Analítica prescriptiva
- +2 años realizando este tipo de tareas sobre fuentes de datos reales
- +2 años generando visualizaciones básicas sobre datos reales: Descripción de distribuciones (boxplot, histogramas, gráficos de torta), Correlación con variable objetivo (scatter plots, matriz de correlación), Series temporales, Importancia de variables
- Correcto reporting en lenguaje de negocio
- Experiencia en Feature Extraction en proyectos reales sobre: Datos tabulares, Series temporales, Texto
- Experiencia con algoritmos basados en árboles (Random Forest, Gradient Boosting Machines)
- Al menos un proyecto real desarrollado en: Aprendizaje supervisado, Aprendizaje no supervisado
- +1 año comunicando resultados de análisis
- Al menos un proyecto real con implementación de testing A/B
Desired Qualifications
- Maestría o PhD en estas áreas
- Conocimiento de Keras, PyTorch o TensorFlow
- Conocimiento del paradigma de Programación Orientada a Objetos (OOP)
- Experiencia con librerías de Python como Pandas, Numpy, Scikit-learn, Keras, XGBoost y LightGBM
- Experiencia con herramientas de visualización de datos como Matplotlib, Plotly, Seaborn o GGPlot
- Experiencia con infraestructura cloud en AWS (S3, SageMaker, Athena, Lambdas, etc.)
- Conocimiento del framework Scrum para gestión de proyectos
- Manejo de herramientas de gestión de tareas como Trello o Jira
- Experiencia en versionado de código con herramientas como Git o Bitbucket
- Conocimientos de virtualización (Docker)
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