Buscamos un/a Data Scientist con sólidos conocimientos en machine learning, modelado matemático y optimización para una de las empresas con las que colaboramos en Joppy.
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La misión es desarrollar y mejorar el motor de compras inteligente utilizado por nuestros clientes. Este motor es el núcleo de nuestra plataforma y automatiza decisiones clave de negocio, por lo que tu trabajo tendrá un impacto directo en la experiencia del usuario y en los resultados de los clientes.
Modalidad de trabajo: Híbrido – 2 días por semana en oficina.
Buscamos una persona apasionada por la inteligencia artificial y data science, que disfrute resolviendo problemas complejos y diseñando soluciones inteligentes. Alguien capaz de convertir teoría matemática en algoritmos prácticos y escalables, con mentalidad analítica y enfoque a resultados.
- Diseñar, desarrollar y validar modelos de machine learning y algoritmos de optimización para automatizar decisiones de compra.
- Mejorar el motor de AI existente con nuevas ideas, ajustes o rediseños basados en datos reales.
- Colaborar con los equipos de ingeniería, producto y negocio para traducir necesidades en soluciones basadas en AI.
- Experimentar con datos reales en entornos como Databricks, aplicando técnicas estadísticas, ML y heurísticas.
- Contribuir a la evolución de nuestra plataforma de AI documentando y compartiendo aprendizajes.
- Análisis exploratorio de datos y preprocessing.
- Desarrollo de modelos de ML & AI.
- Diseño de experimentos y cross-validation.
- Mejora continua de modelos en producción.
- Exploración de nuevas metodologías y enfoques en AI/ML.
- Participación en sesiones técnicas y de diseño de producto.
Requisitos técnicos:
- Lenguajes: Python (obligatorio), SQL.
- Platforma: Databricks (incluyendo MLflow, Delta Lake, Spark).
- Formación en Matemáticas, Estadística, Data Science, Ingeniería o similar.
- Experiencia en diseño y validación de modelos de ML aplicados a problemas reales.
- Dominio de Python para análisis y modelado.
- Sólidos conocimientos de estadística y aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Capacidad para traducir problemas de negocio en soluciones técnicas.
- Experiencia previa en optimización matemática.
- Conocimiento de prácticas de MLOps (entrenamiento y despliegue en producción).
- Experiencia en entornos de Big Data o computación distribuida.
- Interés en plataformas SaaS o productos basados en decisiones inteligentes.
- Conocimiento sólido en supply chain o procurement.
Ventajas:
- Formar parte de un equipo técnico en crecimiento, trabajando con datos reales y problemas complejos.
- Entorno flexible y colaborativo, con autonomía para proponer ideas.
- Proyectos con impacto en clientes y usuarios.
- Acceso a herramientas cloud como Databricks, MLflow, etc.
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