Científico de datos
Trabajo disponible en:
35180, Ciudad Juárez, Durango, México
Publicado en 2025-12-28
Empresa:
K2 Partnering Solutions
Tiempo completo
posición Publicado en 2025-12-28
Especializaciones laborales:
-
TI/Tecnología
Machine Learning, Analista de datos, Científico de datos, Ingeniero de IA
Descripción del trabajo
Profesional con sólida experiencia en Ciencia de Datos. Competente en el análisis de datos, desarrollo de software mediante algoritmos de aprendizaje automático, modelado predictivo y análisis exploratorio de datos.
Acerca del Rol
Habilidad destacada para comprender el contexto del negocio, preprocesar e integrar datos provenientes de distintas fuentes, reducir dimensionalidad, validar hallazgos y presentar resultados relevantes para la toma de decisiones empresariales.
Responsabilidades
Experiencia en liderar proyectos.
Colaborar con áreas usuarias y equipos multidisciplinarios.
Aplicar metodologías avanzadas de análisis y aprendizaje automático.
Calificaciones idóneas.
Certificaciones:
Associate Cloud Engineer
Cloud Digital Leader
Professional Machine Learning Engineer
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate
Azure Data Scientist Associate
Data Scientist Certification
Habilidades Requeridas
Lenguajes:
Python, R, SQL
Frameworks:
Apache Spark, PySpark, Tensor Flow
Bibliotecas/Plataformas:
Pandas, Num Py, Jupyter Notebook, Jupyter Lab
Modelos/Estadística:
Machine Learning, Modelos Predictivos y AI
Habilidades Preferidas
GCP Big Query, Databricks, MLFlow (MLOps)
Visualización:
Power BI, Tableau, Looker
Hadoop, Vertex, Git Hub
Confluence/Jira/Retail
Habilidades Blandas
Comunicación efectiva (oral y escrita)
Trabajo en equipo y colaboración interdisciplinaria
Pensamiento analítico, creativo y resolución de problemas
Líder proactivo con capacidad de organización y autogestión
Capacidad de negociación y toma de decisiones basada en datos
Atención al detalle, con enfoque en la objetividad y resultados
Idioma
Inglés:
Nivel Intermedio-Avanzado
Proyecto de larga duración 100% remoto en un esquema 100% nominal
Tenga en cuenta que actualmente no se aceptan solicitudes desde su jurisdicción. Las preferencias de los candidatos son decisión del empleador o del agente reclutador.
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