Data Scientist

Sé parte de Stefanini

En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor.

**Responsabilidades y atribuciones**
- Diseñar y desarrollar modelos estadísticos y de aprendizaje automático para resolver problemas complejos en entornos científicos y empresariales.
- Realizar análisis exploratorios de datos (EDA) para identificar patrones, tendencias y relaciones significativas.
- Liderar proyectos de investigación aplicada, desde la formulación de hipótesis hasta la validación de resultados.
- Colaborar con equipos multidisciplinarios para integrar modelos predictivos en productos y servicios.
- Implementar pipelines de datos y modelos reproducibles, asegurando la trazabilidad y la calidad de los resultados.
- Desarrollar y aplicar técnicas avanzadas de modelado, como redes neuronales profundas, modelos bayesianos y análisis de series temporales.
- Documentar y comunicar hallazgos clave en reportes técnicos y publicaciones científicas.
- Diseñar estrategias de validación y monitoreo para garantizar la robustez y el rendimiento de los modelos en producción.
- Identificar oportunidades para la innovación científica mediante el uso de datos y nuevas tecnologías.
- Proponer soluciones basadas en datos para problemas específicos de negocio o investigación, alineadas con los objetivos estratégicos de la organización.

**Requisitos y calificaciones**
- ** Lenguajes de Programación: Python (avanzado)**, R, Julia.
- ** Sistema de Control de Versiones GITHUB**:

- Bibliotecas de Ciencia de Datos y ML: NumPy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, Statsmodels, XGBoost, LightGBM.
- Análisis Estadístico y Modelado: SPSS, SAS, MATLAB.
- Visualización de Datos: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau, Power BI.
- Big Data y Procesamiento Distribuido: Spark, Dask, Hadoop.
- Bases de Datos: SQL, NoSQL (MongoDB, Cassandra), PostgreSQL.
- ETL y Orquestación: Apache Airflow, Luigi.
- Infraestructura y MLOps: Docker, Kubernetes, MLflow, Kubeflow.
- Computación en la Nube: AWS, GCP, Azure.

**Adicionales**:

- Conocimiento avanzado en estadística inferencial, diseño experimental y pruebas de hipótesis.
- Experiência en investigación científica y publicación de artículos en revistas académicas.
- Familiaridad con metodologías ágiles y gestión de proyectos (Scrum, Kanban).
- Conocimientos en bioinformática, econometría o áreas específicas de aplicación científica (opcional).

**Experiência**:

- Más de 5 años de experiência en roles relacionados con ciencia de datos, análisis estadístico o investigación aplicada.
- Experiência liderando proyectos de ciencia de datos de principio a fin, desde la definición del problema hasta la implementación de soluciones.
- Experiência trabajando con grandes volúmenes de datos y en entornos de computación distribuida.
- Experiência en la aplicación de técnicas avanzadas de modelado, como redes neuronales profundas, modelos bayesianos, análisis de series temporales y optimización matemática.

**Skills**:

- Analítico, orientado a la resolución de problemas complejos y con pensamiento crítico.
- Capacidad para comunicar hallazgos técnicos a audiencias no técnicas.
- Proactivo, con habilidades para liderar proyectos de investigación y desarrollo.
- Enfoque en la generación de conocimiento científico y metodologías reproducibles.

**Informaciones adicionales**

Somos una empresa global con 35 años de experiência en el mercado, ofrecemos una sólida selección de servicios como: automatización, nube, Internet de las cosas (IoT) y experiência de usuario (UX).

Creemos que la tecnología puede revolucionar una empresa y la innovación es fundamental para fomentar el desarrollo y la competitividad. También valoramos las nuevas ideas y el poder de una mente abierta, por lo que reconocemos que cada talento es esencial para la calidad de nuestros proyectos y especialmente para nuestro progreso.

Mantenemos nuestra excelencia invirtiendo en innovaciones tecnológicas, las mejores alianzas, adquisiciones de empresas en todo el mundo y la contratación de profesionales altamente capacitados.