Data Scientist

¡Se parte del principal partner de AWS en Latinoamérica y ayuda a las empresas más grandes e innovadoras a acelerar su viaje a la nube! ☁️

Somos un grupo de profesionales talentosos y apasionados en tecnologías en la nube, enfocados en el cliente y con capacidad de afrontar cualquier desafío. 

¡Queremos que seas parte de nuestro crecimiento! Buscamos un/a Data Scientist para trabajar con uno de nuestros principales clientes en Bogotá y fortalecer el área de análisis de datos en la nube, optimizando el valor de los datos para la toma de decisiones estratégicas.

¿Cuáles son los principales desafíos? 💪

• Fortalecer el equipo de análisis de datos en un entorno híbrido (Bogotá) y aportar experiencia en servicios de analítica en la nube de AWS.

• Extraer, limpiar y preprocesar datos de múltiples fuentes para análisis.

• Realizar análisis exploratorio de datos (EDA) para identificar patrones y generar hipótesis.

• Diseñar, entrenar, evaluar y ajustar modelos predictivos y descriptivos de Machine Learning.

• Implementar y desplegar modelos en sistemas o aplicaciones existentes.

• Automatizar pipelines de datos y procesos de Machine Learning.

• Monitorear y mantener modelos en producción, asegurando precisión y desempeño.

• Colaborar efectivamente con equipos multidisciplinarios para cumplir con los objetivos de negocio.

• Adaptarse al sector de telecomunicaciones y a un entorno dinámico de datos en la nube.

¿Cuáles son los conocimientos técnicos requeridos? 💻

• Lenguajes de programación: Python y R.

• Bibliotecas de Machine Learning: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.

• Servicios de AWS para ciencia de datos: Amazon SageMaker, AWS Glue, Amazon S3, Amazon EC2, Amazon EMR.

• Bases de Datos: Amazon RDS, Amazon Redshift.

• Herramientas de visualización de datos: Amazon QuickSight.

• Gestión y Manipulación de Datos: SQL (para consultas en bases de datos relacionales), NoSQL (bases de datos no relacionales), ETL (Extracción, Transformación y Carga de datos).

• Machine Learning: Algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. Modelado, entrenamiento, evaluación y validación de modelos.

Otros conocimientos necesarios 💡

• Pensamiento crítico y analítico para abordar problemas complejos y generar soluciones innovadoras.

• Habilidades de comunicación para colaborar y presentar hallazgos a equipos no técnicos.

• Trabajo en equipo y resolución de problemas en entornos multidisciplinarios.

• Conocimiento del sector de Telecomunicaciones y/o Banca (deseable).

• Certificaciones AWS (deseable): AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate. AWS Certified Machine Learning - Specialty. AWS Certified AI Practitioner.

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🌴 15 días hábiles al año para recargar energía y seguir escalando.

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👶 Licencia por nacimiento extendida.

📅 Días libres según el calendario de feriados nacionales del país donde resides.