.en derevo buscamos empoderar a las empresas y a las personas para liberar el valor de los datos en las organizaciones, a través de la implementación de procesos y plataformas de analítica con un enfoque que cubre el ciclo completo que necesitan llevar a cabo para lograrlo.derevo inicio en 2010 con una idea simple, crear más que una empresa, una comunidad y un espacio donde cada quien tenga la oportunidad de construir un sueño.¡buscamos tu talento!
?* data scientist*importante: esta posición es para trabajar de manera presencial en san pedro garza garcía, n.l.
* *¿que harás?- realizar los desarrollos, investigaciones, análisis o actividades asignados por el líder de equipo o encargado de proyecto alque se asigne.- utilizar azure openai playground para generar modelos de chatgpt con contexto que puedan aplicarse a proyectos con los clientes.- seleccionar, aplicar y evaluar los algoritmos conocidos por ti, o determinados por tu líder, en los proyectos asignados, y realizar las pruebasnecesarias para determinar la efectividad de dichos algoritmos en el proyecto, aplicando métodos de ensamble o selección automática de modelos.- seguir el plan de capacitación en tiempo y forma, obteniendo los certificados correspondientes.- creación de documentación del proyecto, tanto técnica como funcional, incluyendo diagramas de soluciones, manuales deinstalación, manuales de uso y documentación de resultados.- apoyar desde el punto de vista técnico, en caso de que le sea requerido, al proceso de prospección y venta en juntas en las que así se le solicite.
*¿qué requerimos?
*al menos un año de experiência en proyectos profesionales de data science.
*- inglés nível b2 o superior.- dominio de programación en python.- uso de chatgpt en proyectos.- uso de azure ai studio y openai playground.- comprensión clara de probabilidad y estadística aplicadas.- aprendizaje de máquina y sus aplicaciones, así comoconocimiento de los grupos principales de analítica.- segmentación.- proyecciones de series de tiempo.- clasificación.- predictivos con scores.- reglas de asociación y modelos de recomendación.- detección y manejo/imputación de atípicos.- bases de datos con diseño y creación de tablas, así comoconsultas con sql.- procesos etl.- comprensión de requerimientos del cliente.- comprensión de arquitectura de datos.- comprensión de datos.- proceso de etl, manejo de bases de datos nível medio.- creación de bases de datos en distintas plataformas.- descarga de múltiples fuentes.- blending de datos.- integración de datos.- ingeniería de datos incluyendo:- feature selection.- feature creation.- reducción de dimensionalidad.- ingeniería de prompt.- pca.- creación de modelos de analítica avanzada.- prueba de performance de modelos de analítica avanzada.- optimización de performance de modelos de analítica avanzada.- despliegue de modelos de analítica avanzada en ambientes deprueba, staging y producción, tanto on-premise como en la nube