Científico de Datos para Optimización de Algoritmos

Placements24; Tlaquepaque; Hybrid; MXN 600,000 - 1,100,000; Full time

Benefits offered by this job

Seguro médico premium

Conferencias

Formación profesional

Trabajo híbrido

Salario competitivo

Bonos anuales

Job summary

Placements24, líder en soluciones basadas en datos, busca un Científico de Datos para unirse a su equipo de I+D en Tlaquepaque. Te enfocarás en desarrollar y optimizar algoritmos de aprendizaje automático que impulsen los productos y la innovación.

Colaborarás estrechamente con ingenieros de software y analistas de negocio para construir modelos predictivos y prescriptivos de alto rendimiento, realizarás EDA y prepararás entregables claros para audiencias técnicas y no técnicas.

Qualifications

• Maestría o Doctorado en un campo cuantitativo con enfoque computacional.
• Al menos 4 años de experiencia en ciencia de datos y ML.
• Experiencia con Python o R y bibliotecas relevantes.

Responsibilities

• Desarrollar, implementar y validar modelos de ML para diversas aplicaciones.
• Realizar análisis exploratorio de datos (EDA) para identificar patrones y mejoras.
• Preprocesar y limpiar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
• Evaluar rendimiento de modelos y ajustar para precisión y eficiencia.
• Colaborar con ingeniería para desplegar modelos en producción y monitorizar su rendimiento.
• Investigar y aplicar nuevas técnicas y herramientas de ciencia de datos y ML para mantener a la empresa a la vanguardia.

Skills

Data science

Machine learning

Comunicación

Estadística

Education

Maestría o Doctorado en Ciencias de la Computación/ Estadística/ Matemáticas

Tools

Python

R

Scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

Spark

Hadoop

Job description

About the Role

Nuestro cliente está buscando un brillante Científico de Datos para unirse a su equipo de Investigación y Desarrollo en Tlaquepaque . Te enfocarás en el desarrollo y la optimización de algoritmos de aprendizaje automático que impulsarán las capacidades de nuestros productos. Este rol es fundamental para la innovación, ya que aplicarás técnicas de vanguardia para extraer valor de grandes conjuntos de datos y traducirlo en soluciones prácticas. Trabajarás en estrecha colaboración con ingenieros de software y analistas de negocio para construir modelos predictivos y prescriptivos de alto rendimiento.

Key Responsibilities

• Desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje automático para diversas aplicaciones, como predicción, clasificación y agrupamiento.
• Realizar análisis exploratorio de datos (EDA) para identificar patrones, anomalías y oportunidades de mejora.
• Preprocesar y limpiar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados de fuentes diversas.
• Evaluar el rendimiento de los modelos utilizando métricas apropiadas y realizar ajustes para optimizar la precisión y la eficiencia.
• Colaborar con los equipos de ingeniería para desplegar modelos en entornos de producción y monitorizar su rendimiento continuo.
• Investigar y aplicar nuevas técnicas y herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático para mantener a la empresa a la vanguardia.

Requirements

• Maestría o Doctorado en Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas o un campo cuantitativo similar.
• Experiencia sólida de al menos 4 años en ciencia de datos y aprendizaje automático .
• Dominio de lenguajes de programación como Python o R, y experiencia con bibliotecas relevantes (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Experiencia trabajando con bases de datos SQL y NoSQL y herramientas de Big Data (Spark, Hadoop).
• Habilidad para comunicar hallazgos técnicos complejos a audiencias no técnicas de manera efectiva.
• Sólida comprensión de los principios estadísticos y la teoría del aprendizaje automático.

Benefits

• Salario altamente competitivo y potencial de bonos anuales.
• Oportunidad de trabajar con tecnologías de vanguardia y proyectos desafiantes.
• Esquema de trabajo híbrido flexible que permite un equilibrio entre vida laboral y personal.
• Seguro médico premium y programas de bienestar.
• Acceso a conferencias y formación para el desarrollo profesional continuo.