Data Scientist

🕒 Julho 23

🇲🇽 México – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

📊 Cientista de Dados

👻 Score fantasma 13%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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A Inetum é um líder europeu em serviços digitais, fornecendo consultoria em tecnologia, soluções e inovação em software para empresas e entidades do setor público em 19 países. Com uma equipe de 28. 000 consultores, a Inetum foca em ajudar os clientes a alcançarem a transformação digital através de uma ampla gama de serviços, incluindo consultoria, integração de software e outsourcing, priorizando a inovação, experiência do cliente e agilidade. A Inetum faz parcerias com grandes fornecedoras de software e oferece soluções em setores verticais como setor público, seguros e saúde. Em 2023, a Inetum alcançou um faturamento de 2,5 bilhões de euros, impulsionado por suas ambições de crescimento e escala.

Descrição

• Buscar un Científico de Datos Senior con un sólido trasfondo estadístico y experiencia práctica en proyectos de ciencia de datos en entornos empresariales. • Enfocar problemas complejos como problemas de modelado y ejecutar ciclos de investigación rigurosos. • Desarrollar soluciones reproducibles que pueden ser integradas por los equipos de ingeniería. • Colaborar estrechamente con un equipo de ingeniería de ML. • Tener juicio claro sobre responsabilidades y disciplina para trabajar con estándares de ingeniería de software.

🎯 Requisitos

• Más de 5 años en ciencia de datos, análisis estadístico o investigación aplicada. • Dominio avanzado de Python como lenguaje de desarrollo principal y único. • Sólidos conocimientos de bibliotecas de ciencia de datos y ML: Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, Polars, Statsmodels, SciPy. • Experiencia con modelos de aprendizaje profundo (TensorFlow o PyTorch). • Habilidad para trabajar con datos a gran escala: SQL avanzado, PySpark. • Acceso y manejo de datos en entornos en la nube (GCS, Azure Blob Storage). • Diseño experimental y pruebas de hipótesis aplicadas a problemas empresariales. • Entendimiento de la causalidad: no solo correlación. • Disciplina en el desarrollo y uso profesional de Git. • Código organizado y modular de Python. • Familiaridad con herramientas de seguimiento de experimentos (MLflow o equivalente). • Habilidad para documentar modelos de manera estructurada.

🏖️ Benefícios

• Programas de formación continua y certificaciones. • Acceso a plataformas de aprendizaje y desarrollo profesional. • Cultura de innovación y colaboración. • Programas de bienestar físico y emocional. • Oportunidades de crecimiento en proyectos internacionales. • Reconocimiento y recompensas por desempeño.