Científico(a) de datos

Si te apasiona los modelos analíticos avanzados, algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de procesamiento de datos, ¡Te estamos buscando!

Únete a este gran equipo donde el objetivo de este cargo es desarrollar y aplicar modelos analíticos avanzados, algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de procesamiento de datos para extraer conocimientos relevantes y patrones a partir de grandes volúmenes de datos del lago de datos institucional.

Adicional trabajará en equipo con las unidades académicas y administrativas de la Universidad para transformar datos en información útil que respalde la toma de decisiones estratégicas basadas en evidencia y mejore los procesos institucionales.
Frentes de acción:

Explorar y analizar los datos para identificar patrones, tendencias, correlaciones y otras características relevantes que guíen las decisiones de negocio:
Crear gráficos e informes interactivos utilizando herramientas de Databricks y/o PowerBI para visualizar distribuciones, correlaciones y relaciones entre variables.
Realizar análisis descriptivos (promedios, medianas, desviaciones estándar) y de correlación (matrices de correlación) para entender la estructura de los datos.
Identificar posibles errores, valores atípicos o patrones inusuales en los datos que puedan afectar el análisis o los modelos predictivos.
Extraer insights relevantes que puedan informar decisiones estratégicas
Diseñar, entrenar e implementar modelos de machine learning que proporcionen insights útiles y permitan la toma de decisiones basadas en datos:
Seleccionar el/los algoritmos adecuados para el problema a solucionar en función de los datos disponibles y los objetivos estratégicos.
Entrenar modelos utilizando técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado o por refuerzo.
Usar métricas de rendimiento para evaluar y comparar modelos.
Ajustar los parámetros del modelo para mejorar su precisión y eficiencia mediante técnicas de última generación.
Desplegar los modelos entrenados en flujos de Databricks (workflows) para su uso en tiempo real o en procesos operativos continuos.
3. Desarrollar soluciones avanzadas de Inteligencia artificial (IA) y Deep Learning (DL) para abordar problemas complejos:

Implementar y entrenar arquitecturas de redes neuronales complejas para actividades de procesamiento de lenguaje natural o análisis de series temporales.
Validar la eficacia de los modelos de deep learning a través de métricas especializadas y compararlos con enfoques tradicionales.
Mejorar el desempeño de los modelos de deep learning mediante técnicas avanzadas.
Desplegar modelos de IA/DL en entornos productivos de Azure Databricks

Expectativas de perfil:

Profesional en Matemáticas y Estadística, Programación y Ciencias de la Computación, Machine Learning y Deep Learning, Análisis de Datos y Visualización, Deseable estudios de Maestría.

Experiencia de 3 - 5 años en Diseño y ejecución de análisis exploratorios de datos utilizando herramientas de visualización, desarrollo y entrenamiento de modelos predictivos utilizando técnicas de Machine Learning

Dominio en el uso de plataformas de Big Data como Databricks para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos en ecosistemas distribuidos



Conocimientos requeridos:

Estadística descriptiva e inferencial y probabilidad
Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, redes neuronales, optimización
Computación en la nube (Azure Databricks) y Big Data (Hadoop, Spark)
Visualización de datos, presentación a públicos no técnicos, Interpretación de resultados
Información importante:

Contrato a término fijo inferior a 1 año.

Tiempo completo – Modalidad Hibrida.

Profesional Senior

Universitaria

Matemáticas

Estadista

Estadístico

3 años de experiencia

1 Vacante