Buscamos un/a Científico/a de Datos altamente cualificado/a y con una sólida trayectoria en el desarrollo e integración de modelos de machine learning para unirse a nuestro equipo.
Si te apasiona el mundo de los datos, tienes experiencia demostrada en diseño, entrenamiento y validación de modelos de aprendizaje automático y profundo, y buscas un entorno dinámico donde puedas aplicar y expandir tus conocimientos, ¡esta es tu oportunidad!
Tus Responsabilidades Clave:
- Diseñar, entrenar y validar modelos de machine learning y deep learning de vanguardia, asegurando su robustez y rendimiento.
- Participar activamente en proyectos que abarquen diversas técnicas de modelado, incluyendo clustering, clasificación, regresión y detección de anomalías, para extraer conocimiento valioso de conjuntos de datos complejos.
- Aplicar técnicas avanzadas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para la extracción de información, resumen automático y análisis semántico, desbloqueando el potencial de los datos textuales.
- Integrar modelos desarrollados en pipelines productivos eficientes y escalables, garantizando su correcta implementación y funcionamiento en entornos reales.
- Liderar y ejecutar estudios de viabilidad y pruebas de concepto (POC) para explorar y validar nuevos casos de uso y oportunidades de negocio basadas en inteligencia artificial.
- Documentar de manera exhaustiva las soluciones desarrolladas, incluyendo metodologías, resultados y especificaciones técnicas, facilitando la comprensión y adopción por parte de otros equipos.
- Colaborar estrechamente con equipos multidisciplinares, incluyendo ingenieros de datos, desarrolladores y analistas de negocio, para asegurar la alineación de los proyectos con los objetivos estratégicos de la empresa y del cliente.
- Participar en la formación y capacitación de usuarios finales y equipos técnicos, transfiriendo conocimiento y fomentando la cultura de datos dentro de la organización.
- Contribuir activamente en la fase de pruebas de concepto (POC), validaciones funcionales y despliegues en entornos cloud como Azure y Google Cloud, aplicando las mejores prácticas de la industria.
