Perfil Data Scientist - Python

• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de Machine Learning para resolver problemas complejos de negocio.
• Analizar grandes volúmenes de datos utilizando PySpark y herramientas de Big Data para identificar patrones, tendencias y oportunidades.
• Construir pipelines de datos y modelos en entornos Databricks orientados a escalabilidad y rendimiento.
• Realizar pruebas unitarias y de integración con Pytest para garantizar la calidad y estabilidad del código.
• Diseñar experimentos, validar hipótesis y evaluar el rendimiento de modelos utilizando métricas y técnicas estadísticas.
• Colaborar estrechamente con equipos multidisciplinarios (ingeniería, producto, negocio) para integrar modelos en productos y servicios.
• Preparar reportes y visualizaciones que permitan comunicar hallazgos a audiencias técnicas y no técnicas.
• Mantenerse actualizado en nuevas tecnologías, metodologías y tendencias en ciencia de datos y ML.
• Participar en la mejora continua de procesos y buenas prácticas dentro del equipo de Data & AI.

• Los candidatos deberán contar con experiencia sólida en Python como lenguaje principal para análisis de datos y desarrollo de modelos de machine learning,
• así como conocimientos en PySpark para el procesamiento distribuido de grandes volúmenes de información.
• Será imprescindible el manejo de Databricks para el procesamiento y análisis de datos a escala, además de experiencia en Pytest para la creación de pruebas unitarias y de integración que garanticen la calidad del código.
• Se requiere dominio en el desarrollo e implementación de modelos de machine learning tradicionales, capacidad para analizar datos complejos, identificar patrones y comunicar hallazgos de forma efectiva.
• Adicionalmente, se valorará experiencia en PySpark ML para el desarrollo de modelos en entornos de big data, así como conocimientos en otras herramientas de big data y ML como Hadoop, Spark, TensorFlow o Scikit-Learn.
• También será un plus disponer de certificaciones o formación adicional en ciencia de datos, analítica avanzada o tecnologías relacionadas.

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