**Actividades**:
- Modelos de datos creados pueden usarse internamente y por unidades comerciales para resolver problemas comerciales, crear modelos generadores de ingresos o identificar procesos comerciales mejorados para oportunidades de ahorro de costos.
- Diseñar, crear y analizar conjuntos de datos grandes (por ejemplo, cientos de Terabytes o más a medida que avanza la tecnología) y complejos de varias fuentes estructuradas y no estructuradas mientras piensa estratégicamente sobre el uso y el diseño de datos.
- Competencia en categorías de algoritmos como Aprendizaje supervisado, Aprendizaje no supervisado, Algoritmos de optimización, Aprendizaje profundo, Visión artificial por computadora, Procesamiento del lenguaje natural, Aprendizaje por refuerzo profundo, Algoritmos de búsqueda, Gráficos de conocimiento por IA.
- Este puesto implementa soluciones de IA dentro de la arquitectura de IA de destino dirigida por el Consejo de datos/Junta de revisión de datos.
- Organizar r y comunicar de manera nítida los conocimientos del análisis de grandes conjuntos de datos de una manera intuitiva a los socios comerciales no técnicos.
- Recopilar grandes cantidades de datos codificados y transfórmelos en un formato más útil.
- Buscar el orden y los patrones en los datos, así como las tendencias que pueden ayudar a la base operativa de una empresa.
**Requisitos**:
- Formación en matemáticas y estadística.
- Conocimientos en Minería de Datos y Machine Learning.
- Competente en diseño estadístico de experimentos (factorial, modelado de superficie de respuesta, Plackett-Burman, diseños compuestos centrales, Box-Behnken, etc.)
- Altas habilidades analíticas y de resolución de problemas.
- Título de una universidad acreditada en un campo de estudio cuantitativo, como ciencia de datos, matemáticas, estadística, ingeniería o física.
- Se requiere dominio de la codificación en al menos un lenguaje de ciencia de datos (Python, R, Scala y SQL), así como experiência con paquetes y bibliotecas de ML modernos (SciKitLearn, Pandas, PyTorch, TidyVerse, Tensorflow, Keras, Shiny y/o AutoML herramientas).
- Conocimiento del negocio y del sector en el que va a trabajar.
- Licenciatura en Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación, Matemáticas o Computación Científica preferida
Tipo de puesto: Tiempo completo, Freelance