Integrado/a en el Dpto. de DATA&IA serás responsable de realizar procesos de análisis de datos de alta complejidad, mediante el diseño y desarrollo de algoritmos que permitan encontrar hallazgos relevantes en la información, interpretar resultados y obtener conclusiones relevantes, aportando de esta forma conocimiento muy valioso para la toma de decisiones estratégicas de la compañía.

Tus principales funciones consistirán en:

• Examinar datos complejos y estructurados para identificar patrones, tendencias y relaciones significativas utilizando diversas técnicas estadísticas y herramientas de análisis para obtener información relevante y comprensible.
• Crear modelos predictivos y prescrupcutivos utilizando algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de inteligencia artificial. Estos modelos permiten predecir tendencias futuras, comportamientos del mercado y posibles escenarios para apoyar la toma de decisiones informadas. 
• Estar familiarizado con algoritmos de clasificación, regresión, agrupamiento y procesamiento de lenguaje natural, para aplicar en diferentes soluciones empresariales como scorings, clusters, chatbots, etc.
• Presentar los resultados de manera visualmente atractiva y fácil de entender con la ayuda de los Data Visualization utilizando gráficos, tablas y otras herramientas para comunicar hallazgos y recomendaciones a los departamentos de negocio interesados.
• Colaborar con el equipo de developers para utilizar su información para mejorar y optimizar procesos comerciales a través de aplicaciones web. 
• Evaluar el rendimiento de los modelos y realizar ajustes según sea necesario.
• Trabajar en estrecha colaboración con otros profesionales, como ingenieros de datos, y analistas de negocios para abordar desafíos complejos y lograr objetivos empresariales. 
• Mantenerse actualizado sobre las tendencias y avances en el campo de la ciencia de datos. 

Se requiere

Formación:

• Licenciatura o grado en Ciencias de la Computación, Estadísticas, Econometría, Matemáticas, Ingeniería Informática u otro campo relacionado. 
• Se valorará positivamente la posesión de un título de posgrado o cursos adicionales en ciencia de datos, aprendizaje automático o áreas afines. 

Experiencia:

• Experiencia demostrada de al menos 5 años en roles de ciencia de datos o campos relacionados.
• Familiaridad con herramientas y lenguajes comunes en el ámbito de la ciencia de datos, como Python, R, SQL, y bibliotecas como pandas, scikit-learn, TensorFlow o PyTorch. 
• Conocimientos sólidos en estadísticas y matemáticas aplicadas. 
• Experiencia en Reinforcement Learning (Sarsa, Q learning y Deep Reinforcement Learning), Price elasticity modeling, Time series forecasting, Algoritmos de optimización (LP, NLP, heurística), Modelos bayesianos, Integer programming / Mixed- Integer programming
• Capacidad para manipular y analizar grandes conjuntos de datos. 
• Comprensión de conceptos de minería de datos y visualización de datos