- Procesamiento de datos — Limpieza, transformación y preparación de datos provenientes de dispositivos biométricos.
- Desarrollo de pipelines — Construcción de flujos de datos básicos y automatización de procesos.
- Análisis exploratorio — Creación de notebooks, visualizaciones y estudios para apoyar investigación y desarrollo.
- Modelado predictivo — Implementación de modelos de ML clásicos y evaluación de métricas.
- Colaboración técnica — Trabajo conjunto con equipos científicos, de hardware y software para integrar datos y soluciones.
- Buenas prácticas de ingeniería — Uso de Git, testing básico, documentación y reproducibilidad.
- Optimización de consultas — Trabajo con SQL para extracción y manipulación productivo de datos.
- Participación en mejoras internas — Propuesta de nuevas herramientas, procesos y metodologías.
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