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Publicado 2022-05-07

Científico de datos 


Tipo trabajo: Tiempo completo
País: Chile
Ciudad: Santiago, Las Condes
Experiencia: 2 años
Empresa: American Digital Twins
Contacto: Sandra Rios

Descripción de la oferta

Buscamos un científico de datos con al menos 2 años de experiencia en cargos similares para el  desarrollo procesos de análisis de datos de alta complejidad, mediante el diseño y desarrollo de algoritmos que permitan encontrar hallazgos relevantes en la información, interpretar resultados y obtener conclusiones relevantes, aportando de esta forma con conocimiento valioso en el desarrollo de un proyecto interesante de punta a nivel nacional, en una rama de la IA de absoluta relevancia en la industria nacional

Principales funciones:

Utilizar diferentes métodos estadísticos para  procesar grandes volúmenes de datos y extraer la información relevante.

Utilizar análisis matemáticos, métodos predictivos o clustering (agrupar elementos que tengan características similares) para interpretar los datos, realizar proyecciones y buscar relación entre las distintas variables.

Conocimientos requeridos:

Álgebra: Conocer las bases del cálculo de matrices, geometría de difusión y temas similares en matemáticas aplicadas.

Estadística: Dominar conceptos como la regresión lineal, regresión multivariable y correlación entre variables.

IA: Conocimiento profundo de los modelos y algoritmos de minería de datos (data mining) y aprendizaje automático (machine learning). En este campo se incluyen algoritmos supervisados (como por ejemplo, Árboles de decisión, Redes neuronales, métodos probabilísticos, SVM, etc) y no supervisados (agrupamiento jerárquico o k-means) para problemas de clasificación, regresión o clustering.

Programación:  Poseer un nivel intermedio en Python y R,  dominar los conceptos teóricos de programación estructurada, orientada al objeto, así como los conceptos relacionados de complejidad computacional, manejar  lenguajes de scripting (bash) de los sistemas Unix/Linux.

Herramientas: Estar familiarizado con el uso de herramientas de IA como Tensorflow, Keras, Pandas, etc.

Base de datos:  Experiencia en indexación, normalización, constraints o diseño físico;también conceptos de querying y optimización de consultas.

Control de versiones: Conocimiento de herramientas de control de versiones como GIT u otros.


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