CIENTIFICO DE DATOS ML

CIENTIFICO DE DATOS ML

EXPERIENCIA COMPROBABLE DE 3 AÑOS O MAS.

ESCOLARIDAD MINMA: Licenciatura en Actuaría, Matemáticas Aplicada a la computación, Informática, Ingeniería en Sistemas, o afines (titulado).

Conocimientos Técnicos

• Python en Machine Learning (Avanzado)
• SQL (Intermedio)
• GIT (Básico)
• Plataforma en nube para ML GCP (Vertex AI/BigQuery) o AWS (SageMaker).
• Conocimiento práctico en:
• Entrenamiento de modelodelo de machine earning (clasificación, regresión, clustering)
• Conocimiento en Estadística (probabilidad, Distribuciones)
• Uso de notebooks de Jupyter
• Preparación de modelos para producción
• Buenas prácticas de reproducibilidad y versionamiento.
• Buenas prácticas de construcción de consulta de datos
• DESEABLES:
• "Pensamiento analítico y comunicación
• MLOps / despliegue de modelos"

ACTIVIDADES A RELIZAR

• "Generar las diferentes fases de desarrollo de modelos de Machine Learning:
• -Identificar, mapear, extraer, procesar y documentar los Inputs de los modelos (fuentes de datos, formatos, frecuencia).
• Aplicar metodologías de validación de datos y pruebas de consistencia.
• -Realizar exploratorio, procesamiento y preparación sobre los datos a utilizar.
• -Ejecutar experimentación y entrenamiento de modelos, evaluando los resultados para seleccionar el modelo ganador.
• -Generar validaciones sobre la consistencia del perfomance del modelo (cross validation, backtest)
• -Desarrollar monitoreo de permanecer del modelo, data drift y métricas de negocio
• -Colaborar con el Ingeniero de Machine Learning / MLOps en la preparación de los modelos para su despliegue en productivo.
• Generar documentación clara y reutilizable que facilite el mantenimiento futuro de los modelos.
• Migrar modelos entrenados por el equipo de ciencia de datos a una plataforma analítica de modelos (GCP)
• CARACTERISTICAS DEL CANDIDATO:
• Estar en constate capacitación sobre las últimas herramientas tecnológicas analíticas para garantizar el uso y aplicación en los proyectos que se participe.
• Alto nivel de atención al detalle (analítico), enfoque al cliente, establecimiento de prioridades y autosuficiencia, administración de procesos, manejo de conflictos, compostura, autoconocimiento, resolución de problemas y toma de decisiones y habilidades de comunicación técnica para colaborar con diferentes perfiles técnicos.
• MODO DE TRABAJO:
• HIBRIDO