at Inetum
Full TimeSomos un consultora digital, internacional y ágil. En la era de la post-transformación digital, nos esforzamos para que cada uno de nuestros 28.000 profesionales pueda renovarse continuamente viviendo positivamente su propio flow digital.
Cada uno de ellos puede diseñar su itinerario profesional de acuerdo a sus preferencias, emprender junto a sus clientes para construir en la práctica un mundo más positivo, innovar en cada uno de los 27 países y conciliar su carrera profesional con su bienestar personal.
Nuestros 28.000 atletas digitales están orgullosos de haberse certificado Top Employer Europe 2024.
RESPONSABILIDADES LABORALES:
• Realizar análisis de datos avanzados, utilizando técnicas estadísticas, algoritmos de aprendizaje automático y métodos de minería de datos para extraer información de grandes cantidades.
conjuntos de datos.
• Desarrollar modelos predictivos, algoritmos y soluciones de aprendizaje automático para resolver problemas de negocio y optimizar procesos.
• Explorar y visualizar datos para identificar patrones, tendencias y relaciones que pueden informar la toma de decisiones y la estrategia.
• Seleccionar, extraer y diseñar características relevantes a partir de datos sin procesar para mejorar el rendimiento y la precisión del modelo.
• Evaluar el rendimiento de modelos y algoritmos predictivos utilizando métricas y técnicas de validación adecuadas.
• Implementar soluciones de ciencia de datos en entornos de producción e integrarlas con sistemas y procesos existentes.
• Interpretar y comunicar los resultados del análisis y modelado de datos a las partes interesadas de una manera clara y viable.
• Colaborar con equipos multifuncionales, incluidos analistas de negocios, ingenieros y expertos en el dominio para comprender los requisitos comerciales y desarrollar
solitones impulsados por datos.
• Mantenerse actualizado con los últimos avances en ciencia de datos, aprendizaje automático y campos relacionados a través del aprendizaje continuo y profesional.
desarrollo.
• Licenciatura o maestría en Ciencias de la Computación / Ciencia de Datos / IA o un campo relacionado, y/o más de 5 años de experiencia práctica sustancial en Ciencia de Datos a un nivel avanzado.
•Alto conocimiento de programación, algoritmos y estructuras de datos y experiencia industrial en lenguajes como Python y variaciones de SQL (Hive, Impala, PostgreSQL).
•Comprensión de la arquitectura de transformadores, la integración, la cartera de proyectos Gen AI, experiencia industrial con Prompt Engineering
• Conocimiento de técnicas clásicas de ML con evidencia de su uso en datos en problemas comerciales de aprendizaje supervisados y no supervisados.
• Gran dominio de las siguientes bibliotecas: numpy, scipy, pandas, scikit learn, matplotlib, seaborn. Competencia en PySpark, ingeniería de datos, Kedro...
• Computación en la nube, conocimiento práctico del punto final de AWS, capacitación e implementación de modelos, SageMaker, S3; Salesforce, Snowflake, Pyspark.
¿Qué podemos ofrecerte?
