Data Scientist – GCP
Profesional en Ingeniería de Sistemas, Estadística, Matemáticas, Ciencia de Datos, Ingeniería Industrial o carreras afines. 4 años de experiencia en Ciencia de Datos, Machine Learning, Analítica Avanzada o áreas relacionadas. Experiencia práctica desarrollando modelos de Machine Learning. Dominio de Python o R para análisis y modelado de datos. Experiencia con bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-Learn u otras equivalentes. Conocimientos sólidos de manipulación, transformación y análisis de datos. Experiencia en evaluación y validación de modelos mediante métricas de desempeño. Experiencia trabajando con datos en ambientes cloud, idealmente GCP. Habilidades y competencias Pensamiento analítico y capacidad para resolver problemas. Comunicación asertiva. Orientación al cliente. Trabajo colaborativo. Planificación y organización. Capacidad de aprendizaje. Innovación y curiosidad tecnológica. Capacidad para traducir necesidades de negocio en soluciones analíticas. Orientación a resultados. Analizar y explorar conjuntos de datos para identificar patrones, tendencias y relaciones relevantes. Preparar, limpiar y transformar datos para su utilización en modelos de analítica avanzada. Desarrollar y entrenar modelos de Machine Learning para problemas de predicción, clasificación u otros casos de uso analítico. Crear scripts y notebooks reproducibles para análisis, experimentación y modelado. Evaluar el desempeño de modelos utilizando métricas y técnicas de validación apropiadas. Documentar los procesos de análisis, preparación de datos, experimentación y desarrollo de modelos. Participar en la implementación de modelos en ambientes productivos junto con equipos de Data Engineering y desarrollo. Trabajar con grandes volúmenes de datos utilizando servicios y herramientas del ecosistema Google Cloud Platform (GCP). Colaborar con equipos de negocio para comprender necesidades y traducirlas en preguntas y soluciones analíticas. Participar en iniciativas de Analítica Avanzada, Inteligencia Artificial y automatización basada en datos. Mantenerse actualizado/a en nuevas técnicas, herramientas y metodologías de Machine Learning e Inteligencia Artificial. Experiencia implementando modelos de Machine Learning en ambientes productivos. Conocimiento de MLOps y ciclo de vida de modelos. Experiencia utilizando Vertex AI para entrenamiento, evaluación o despliegue de modelos. Conocimiento de SQL y experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos. Experiencia con pipelines de datos y procesamiento distribuido. Conocimientos de GenAI, LLMs o técnicas de IA generativa. Cursos o certificaciones en Machine Learning, Data Science o Python para análisis de datos. Experiencia en proyectos de analítica avanzada desarrollados para necesidades específicas de negocio.
Наблюдалась 2026-09-14, впервые 2026-09-05, источник — Get on Board (LATAM).