22 feb
Whatjobs
Estado de México
Nuestra Comunidad Tecnológica experta en Data no para de crecer y necesitamos incorporar un/a Data Scientist Senior para desarrollar proyectos en los que puede ser necesario el desarrollo de algoritmos ad-hoc relacionados con AI para la resolución de problemas.
¿Qué estamos buscando en ti?
3-5 años de experiencia trabajando como Data Scientist.
Conocimientos de lenguajes como: Python, SKLearn, Pandas, Numpy, Scikit Learn, TensorFlow, etc.
Experiencia en tratamiento de datos: SQL, diseño de modelos de datos, modelos relacionales, tabulares, etc.
Conocimiento y experiencia en técnicas y algoritmos estadísticos para la completa caracterización de bloques de datos; regresiones lineales, no lineales, logísticas, Bayesianas,
IV, WoE, entre otros.
Conocimiento y experiencia en AWS.
Valorable: experiencia previa en IA generativa.
Funciones que realizarás: Validar o desechar hipótesis mediante el hallazgo de patrones o tendencias no observables a simple vista.
Formular preguntas que describan problemas del negocio con las variables adecuadas.
Crear algoritmos y estructuras de datos para la generación de modelos que describan tales variables.
Apoyo en la recopilación y almacenamiento de datos.
¿Desde dónde trabajarás?
100% trabajo remoto, desde cualquier punto de España.
¿Por qué trabajar con nosotros?
En knowmad mood nos preocupamos por tu persona, tu felicidad, tu bienestar y tu salud.
Apostamos por la formación y el desarrollo de carrera.
Cultura human centric.
Potenciamos engagement y la escucha activa con las personas.
Beneficios y ventajas: 22 días de vacaciones + 2 días de libre disposición + 24 y 31 de diciembre.
Flexibilidad en la jornada laboral.
Smart working: lo importante es que tú estés bien, tu desarrollo y la orientación a resultados.
Beneficios adicionales: tarjeta de transporte, tarjeta restaurante, cheques guardería, seguro médico o formación.
¿Te interesa?
Muestra tus habilidades a la empresa, rellenar el formulario y deja un toque personal en la carta, ayudará al reclutador en la elección del candidato.
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