Habilidades técnicas:

• Experiencia de al menos 3 años
• Python, Pyspark avanzado (indispensable)
• Polars (debe al menos conocer la libreria)
• Conocimientos en GCP, especialmente en Vertex
• Conocimientos en GitHub y Visual Studio
• Sólidas bases en estadística, particularmente en modelos de ML y métricas para evaluar la efectividad del mismo.
• Experiencia sólida en desarrollo de software aplicando algoritmos de ML.
• Experiencia en operaciones de ML con énfasis en MLOps (deseable)
• Experiencia en realizar análisis exploratorios y descubrir hallazgos en los datos, así como proponer posibles causas raíz de los mismos.
• Experiencia en validar resultados.
• Experiencia en presentación de resultados con áreas usuarias.
• Desarrollar y mantener pipelines de ML altamente automatizados para entrenamiento, validación e implementación de modelos a gran escala.

Habilidades blandas:

• Pensamiento analítico
• Buena comunicación, enfocado a riesgos y resultados.
• Fuerte sentido de la urgencia.
• Organizado.
• Autogestión.
• Resolución de problemas basados en datos.

Herramientas:

• Jupyter Notebook
• Plataformas de Ciencia de Datos
• Habilidades avanzadas de programación en Python y conocimiento de bibliotecas de ML, como TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, etc.
• Conocimiento del uso y desarrollo de aplicaciones con LLMs (deseable)

Idioma:

Ingles intermedio obligatorio