¡Sé parte de Stefanini!En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor.**Responsabilidades y atribuciones**- Analice conjuntos de datos grandes y complejos para identificar tendencias, patrones y conocimientos.- Desarrollar e implementar modelos y algoritmos estadísticos para resolver problemas de negocio.- Colaborar con equipos multifuncionales para definir los objetivos y entregables del proyecto.- Diseñar y realizar experimentos para probar hipótesis y validar modelos.- Presentar hallazgos y recomendaciones a las partes interesadas de manera clara y concisa.- Manténgase actualizado con los últimos avances en ciencia de datos y técnicas de aprendizaje automático.- Proporcionar orientación y tutoría a científicos de datos jóvenes, según sea necesario.- Garantizar la integridad y calidad de los datos durante todo el proceso de análisis.**Requisitos y calificaciones**- Experiência demostrable como Data Scientist o rol similar.- Fuertes habilidades de programación en lenguajes como Python, R o SQL.- Dominio de herramientas de visualización de datos (p. ej., Tableau, Power BI) y software estadístico (p. ej., SAS, SPSS).- Comprensión sólida de los algoritmos y técnicas de aprendizaje automático.- La experiência con tecnologías de big data (por ejemplo, Hadoop, Spark) es una ventaja.- Excelentes habilidades analíticas y de resolución de problemas.- Fuertes habilidades de comunicación y presentación.- Capacidad para trabajar de forma independiente y colaborativa en un entorno acelerado.- Atención al detalle y compromiso para ofrecer resultados de alta calidad.**Informaciones adicionales**características clave:- Simplicidad: Los modelos científicos deben ser lo más simples posible, siempre que se ajusten a los datos observados. La simplicidad facilita la comprensión y la interpretación1.- Explicativo: Un buen modelo científico debe proporcionar una explicación comprensible del fenómeno o sistema que se estudia. Debe ayudar a entender cómo funciona y por qué ocurren ciertos eventos1.- Verificable: Los modelos científicos deben someterse a pruebas mediante experimentos y observaciones. La verificación es esencial para validar su validez y precisión1.- Generalizable: Un modelo científico debe tener la capacidad de explicar una amplia variedad de datos y situaciones. Debe ser aplicable en diferentes contextos1.- Falsable: Un modelo científico debe poder ser refutado o falsado. Si no cumple con las predicciones o no se ajusta a los datos, se debe considerar un fallo y buscar alternativas1.- Parsimonia: También conocido como el principio de economía, implica elegir la explicación más simple posible sin sacrificar la validez1.- Consistencia: El modelo debe ser coherente y no debe contener contradicciones internas1.- Conservativo: No debe generar predicciones inverosímiles o imposibles. Debe mantenerse dentro de los límites razonables1.- Pragmático: Buscar siempre la aplicabilidad práctica. El científico de datos debe considerar cómo el modelo se puede utilizar en la práctica1.- Actualizable: Los modelos científicos deben actualizarse y mejorarse a medida que se obtienen nuevos datos y se descubren nuevos hallazgosSomos una empresa global con 35 años de experiência en el mercado, ofrecemos una sólida selección de servicios como: automatización, nube, Internet de las cosas (IoT) y experiência de usuario (UX).Creemos que la tecnología puede revolucionar una empresa y la innovación es fundamental para fomentar el desarrollo y la competitividad. También valoramos las nuevas ideas y el poder de una mente abierta, por lo que reconocemos que cada talento es esencial para la calidad de nuestros proyectos y especialmente para nuestro progreso.Mantenemos nuestra excelencia invirtiendo en innovaciones tecnológicas, las mejores alianzas, adquisiciones de empresas en todo el mundo y la contratación de profesionales altamente capacitados.
