Especialista de Ciencia de Datos | Staff La Molina

ESPECIALISTA DE CIENCIA DE DATOS | STAFF LA MOLINA

Reporta a: Jefe(a) de Traducción de Datos




REQUISITOS:

- Estudios universitarios culminados en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Industrial, Estadística, Informática, Matemática, Economía o afines.
- Contar con 02 años de experiencia en análisis de datos, gestión de información, elaboración de reportes e indicadores, y desarrollo de modelos analíticos para la generación de insights y soporte a la toma de decisiones del negocio.
- Dominio de herramientas y métodos de programación y de análisis y gestión de datos. Indispensable: Python y SQL.
- Dominio de estadística, machine learning, y analítica predictiva y prescriptiva: entrenamiento y validación de modelos, diseño de experimentos, regresión, clasificación, segmentación, búsqueda, series de tiempo, y optimización.
- Buenas prácticas de desarrollo y productivización(Git, pruebas, revisión de código, documentación, CI/CD).
- Deseable: Azure DevOps, Databricks, Spark, pandas, R, Scala, SAP.




RESPONSABILIDADES:

Misión: Liderar el diseño, la construcción y productivización de soluciones de ciencias de datos, desde los datos hasta la entrega al negocio, con resultados medibles y reproducibles. Comunicarlas capacidades de analítica avanzada a los stakeholders internos y externos, con el fin de identificar y resolver necesidades del negocio.

- Analizar y evaluar información relevante de la compañía para contribuir a la automatización y optimización de los procesos.
- Coordinar soluciones de analítica con equipos internos (por ejemplo: comercial, marketing, RGM, TI), coordinar despliegues con las partes relevantes, y medir y comunicar de forma continua el impacto sobre indicadores de desempeño del negocio.
- Definir roadmaps y requisitos específicos de los productos de ciencia de datos, y guiar y revisar el trabajo de analistas.
- Hacer pases a productivo y dar mantenimiento continuo a pipelines de Machine Learning(entrenamiento e inferencia) en Databricks (Python, PySpark, Scala) versionados en Azure DevOps, con pruebas, validaciones automáticas y documentación.
- Diseñar experimentos de entrenamiento y validación para modelos de Machine Learning, catalogar y versionar artefactos de modelos, y monitorear de forma continua su desempeño y asertividad mediante indicadores técnicos y KPIs de negocio.
- Administrar, consolidar y estructurar fuentes de datos (incluyendo: ventas, clientes, productos, promociones, ejecución, mercado, georreferenciación y clima) provenientes de áreas internas y proveedores externos. Asegurar la calidad y disponibilidad de los datos dentro de los productos de analítica avanzada, incluyendo migraciones de sistemas.