Asaja Empleo. Ofertas de trabajo

Anunciado el 4 de marzo
Tipo de jornada
Sin especificar
Tipo de contrato
Sin especificar
Salario
45.000€ - 45.000€ bruto/año
Estudios mínimos
Sin especificar
Nivel
Sin determinar
Número de vacantes
1
Número de inscritos
1
Descripción del empleo
  • Empresa líder en Medioambiente y Sostenibilidad
  • Científico de Datos con experiencia con MLOps

Nuestro cliente es una organización de tamaño medio en el sector de Sostenibilidad y el cuidado del Medio Ambiente, la empresa tiene una fuerte presencia en Madrid y está comprometida con la innovación en su campo.




El/la candidato/a seleccionado deberá cumplir las siguientes responsabilidades:

*Descubrir insights a partir de una gran cantidad de datos (Estructurados y no estructurados) para satisfacer las necesidades y objetivos del negocio, emplear sofisticados programas de análisis, machine learning y métodos estadísticos para preparar datos para su uso en modelos predictivos y prescriptivos, ayudar a impulsar la toma de decisiones y presentar la información utilizando técnicas avanzadas de visualización de datos.

Es necesario experiencia con MLOps.

*Entendimiento de contexto funcional de los proyectos

*Desarrollar modelos matemáticos y estadísticos (forecast basados en datos históricos y actuales)

*Preparación de los datos (Data Wrangling) y definición de los modelos base

*Crear documentación de código y datos de entrenamiento del algoritmo

*Realizar análisis exploratorio de datos

*Desarrollar soluciones con técnicas de analítica avanzada (aplicación de modelos de ML para analítica predictiva)



Oportunidades de carrera y desarrollo profesional.




Requisitos mínimos

El/la candidato/a seleccionado deberá cumplir los siguientes requisitos:


  • Experiencia en una posición similar de al menos 2 años.

  • Experiencia utilizando data science, técnicas estadísticas y machine learning - MLOps para construir soluciones predictivas y prescriptivas

  • Manipular datos de gran volumen y alta dimensionalidad para resaltar patrones, relaciones, anomalías y tendencias

  • Obtener conocimientos significativos de grandes conjuntos de datos, definir métricas clave para el seguimiento del rendimiento y desarrollar soluciones prácticas para abordar los problemas empresariales.

  • Experiencia en herramientas de visualización

  • Buenas habilidades de comunicación y presentación, con la capacidad de adaptar el estilo de comunicación según interlocutor







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