Data Scientist (Lima)

Data Scientist (Lima)

12 ago
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FRICE Consulting
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Lima

12 ago

FRICE Consulting

Lima

Desde FRICE Consulting, empresa líder en Consultoría TI y captación de Talento Digital, desde el año 2016 tenemos operaciones en distintos países de Latinoamérica.

En este momento, para un relevante cliente que tiene operaciones en diversos países, nos encontramos en la búsqueda de un talento para el perfil: Data Scientist

- País: Lima, Perú

- Modalidad: Híbrido

- Tiempo de asignación: 4 meses

- Jornada Laboral: Full time, lunes a viernes

Objetivo del puesto:

- Diseñar, desarrollar e implementar modelos analíticos y de machine learning que permitan resolver problemas de negocio, identificar oportunidades y generar predicciones que apoyen la toma de decisiones. Será responsable de transformar grandes volúmenes de datos en conocimiento accionable mediante técnicas estadísticas, inteligencia artificial y analítica avanzada, colaborando con equipos de negocio, tecnología y datos.

Responsabilidades:

- Analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones, tendencias y oportunidades de negocio.

- Desarrollar modelos predictivos, de clasificación, regresión, segmentación y recomendación utilizando técnicas de Machine Learning.

- Diseñar experimentos y validar hipótesis mediante métodos estadísticos y analíticos.

- Realizar procesos de limpieza, transformación y preparación de datos para garantizar la calidad de los modelos.

- Evaluar, seleccionar y optimizar algoritmos de Machine Learning de acuerdo con el problema de negocio.

- Implementar modelos analíticos y realizar seguimiento a su desempeño mediante métricas apropiadas.

- Colaborar con Data Engineers para el consumo eficiente de datos y con Analistas de Negocio para traducir necesidades en soluciones analíticas.

- Documentar metodologías, modelos, supuestos y resultados obtenidos.

- Presentar hallazgos e insights de forma clara a usuarios técnicos y de negocio.

- Investigar y proponer nuevas técnicas, herramientas y metodologías relacionadas con Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.





- Participar en proyectos de automatización y analítica avanzada.

Requisitos:

- Formación en Ingeniería de Sistemas, Informática, Estadística, Matemáticas, Economía, Ingeniería Industrial o carreras afines.

- Experiencia mínima de 3 años en roles de Ciencia de Datos, Analítica Avanzada o disciplinas relacionadas.

- Experiencia en el desarrollo, evaluación e implementación de modelos de Machine Learning aplicados a problemas de negocio.

- Conocimientos de Spark y Databricks.

- Experiencia con la metodología KAIZEN ML.

- Dominio de lenguajes de programación para análisis y modelamiento de datos (Python y/o R).

- Dominio de SQL para extracción, transformación y análisis de datos.

- Conocimientos sólidos de estadística, probabilidad e inferencia estadística.

- Experiencia en análisis exploratorio de datos, limpieza, transformación y preparación de datos.

- Conocimiento de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, así como técnicas de evaluación y validación de modelos.

- Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos en entornos de bases de datos, Data Warehouse o Data Lake.

- Conocimiento de servicios cloud orientados a analítica de datos (AWS, Azure o GCP).

- Conocimiento de buenas prácticas de desarrollo, documentación y control de versiones.

- Capacidad para interpretar requerimientos de negocio y traducirlos en soluciones analíticas basadas en datos.

- Habilidades para comunicar resultados e insights a audiencias técnicas y no técnicas

Conocimientos deseables:

- Experiencia en Deep Learning.

- Experiencia en MLOps y despliegue de modelos.

- Conocimiento de Big Data y procesamiento distribuido.

- Familiaridad con arquitecturas Data Lake, Data Warehouse o Lakehouse.

- Conocimiento de herramientas de visualización de datos.

- Experiencia en metodologías ágiles.

En FRICE Consulting valoramos la diversidad e inclusión, fomentando un entorno donde el talento trasciende cualquier diferencia.

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📌 Data Scientist (Lima)
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📍 Lima

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