Data Scientist Sr
Experian
Cuidad Aut De Buenos Aire, Buenos Aires, Argentina
hace 9 horas

Data Scientist Expert

  • Liderar el desarrollo de productos o soluciones innovadoras y / o disruptivas tanto para Experian como para clientes externos desde el punto de vista técnico pero con la visión del impacto en el negocio de las soluciones
  • Liderar la toma de decisiones en proyectos analíticos en función a las necesidades del proyecto y requerimientos técnicos
  • Utilizar data mining, machine learning e inteligencia artificial usando el estado del arte de estas prácticas
  • Utilizar técnicas de machine learning para seleccionar variables y características, construir y optimizar clasificadores
  • Desarrollar e implementar nuevas metodologías, algoritmos y modelos que mejorarán la forma en que aprovechamos nuestros datos.
  • Construir y probar modelos que luego serán implementados en producción
  • Emprender métodos innovadores de recopilación de datos construyendo información que sea relevante para crear modelos analíticos.
  • Procesar, clasificar y verificar la integridad de los datos para un análisis de datos adecuado
  • Hacer análisis adicionales para presentar los resultados de una manera clara y sistemática.
  • Trabajar en estrecha colaboración con el equipo de ingeniería para asesorar sobre la arquitectura del sistema y ayudar a guiar las prioridades de ingeniería
  • Comunicar recomendaciones basadas en los datos de manera concisa y comprensible
  • Conocimientos técnicos

  • Fuertes habilidades para resolver problemas con énfasis en el desarrollo de productos.
  • Experiencia en el uso de lenguajes informáticos estadísticos (R, Python, SLQ, etc.) para manipular datos y obtener información de grandes conjuntos de datos.
  • Experiencia trabajando con y creando arquitecturas de datos.
  • Conocimiento de una variedad de técnicas de aprendizaje automático (agrupamiento, aprendizaje de árboles de decisión, redes neuronales artificiales, GLM / Regression, Random Forest, Boosting, text mining, social network analysis, etc.
  • y sus ventajas / inconvenientes del mundo real

  • Conocimiento de Spark para la ejecución veloz y distribuída de entrenamiento de modelos
  • Conocimiento de técnicas y conceptos estadísticos avanzados (regresión, propiedades de distribuciones, pruebas estadísticas y uso adecuado, etc.
  • y experiencia con aplicaciones.

  • Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita para la coordinación entre equipos.
  • Un impulso para aprender y dominar las nuevas tecnologías y técnicas
  • Experiencia en implementación de modelos de machine learning con diferentes variantes existentes en el mercado, tanto on-premise como cloud
  • Experiencia en el uso de servicios web : AWS, etc.
  • Deseable : Apache Spark, Apache Hadoop, Linux, Machine learning serving
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