Data Scientist Senior – Modalidad Híbrida

Axity, Somos una compañía con más de 35 años de trayectoria nuestro portafolio de servicios es uno de los más grandes en la industria: Estrategia Digital, Desarrollo de Software, Bussiness Intelligence, Big Data, Analítica Avanzada, Seguridad, IOT.

Buscamos un Data Scientist Senior – Modalidad Híbrida

Objetivo General:
Desarrollar e implementar soluciones avanzadas de análisis de datos y machine learning, optimizando procesos de modelado y visualización, y colaborando en la mejora continua de estrategias basadas en datos.

Requisitos:

Experiencia laboral de al menos 5 años como Data Scientist.
Experiencia comproblable en proyectos de implementación en temas como: estadística, programación (especialmente en Python), machine learning, visualización de datos, y experiencia práctica con herramientas y servicios de big data y nube, como Azure Machine Learning y Azure Databricks.

Fundamentos de Ciencia de Datos:
Conocimiento sólido en estadística, probabilidad y matemáticas aplicadas, incluyendo análisis de regresión y álgebra lineal.
Lenguajes de Programación:
Habilidad avanzada en Python, incluyendo el uso de bibliotecas como pandas, NumPy, y Scikit-learn. Conocimiento de R es un plus.
Machine Learning y Modelado:
Experiencia en algoritmos de machine learning, tanto supervisados como no supervisados. Gestión de pipelines de machine learning y evaluación de modelos.
Big Data y Análisis de Datos:
Experiencia con herramientas de procesamiento de big data como Apache Spark y Hadoop. Habilidad en consultas SQL y manipulación de grandes volúmenes de datos.
Visualización de Datos:
Dominio de herramientas de visualización como Matplotlib, Seaborn, y Power BI. Capacidad para comunicar hallazgos de manera efectiva.

Servicios de Azure para Ciencia de Datos:
Conocimiento en el uso de Azure Machine Learning, Azure Data Lake, Azure Databricks, y Azure Synapse Analytics para la creación y análisis de modelos.
Infraestructura y DevOps:
Uso de Azure Resource Manager (ARM) y Terraform para gestionar infraestructura en Azure. Implementación de pipelines CI/CD en Azure DevOps.
Seguridad y Gobernanza de Datos:
Conocimiento en protección de datos y cumplimiento de regulaciones de gobernanza de datos.
Aplicaciones y Casos de Uso:
Experiencia en la aplicación práctica de modelos de machine learning en casos de uso específicos y optimización de modelos.

Certificación Deseable: Azure Professional Data Engineer o equivalente (Google - AWS).

Se ofrece:
Modalidad Híbrida, Santiago.
Contrato Indefinido con Seguro de Salud Complementario y Dental.