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Responsabilidades y atribuciones

- Experiência sólida en analítica avanzada, Machine Learning y generación de soluciones basadas en datos, con conocimiento práctico y comprobable en Microsoft Fabric.
- Su principal responsabilidad será transformar información del negocio en modelos, análisis e insights accionables, participando desde la exploración y preparación de datos hasta la construcción, evaluación y puesta en operación de modelos analíticos y de Machine Learning.
- Analizar grandes volúmenes de información para identificar patrones, tendencias y oportunidades de negocio.
- Diseñar y desarrollar modelos estadísticos y de Machine Learning.
- Trabajar con Microsoft Fabric Data Science para desarrollar soluciones analíticas.
- Realizar análisis exploratorio, preparación, transformación y enriquecimiento de datos.
- Desarrollar modelos predictivos, clasificación, regresión, segmentación, forecasting u otros modelos según los casos de uso.
- Utilizar notebooks de Microsoft Fabric para experimentación y desarrollo.
- Trabajar con información almacenada en Lakehouse / OneLake.
- Evaluar desempeño, precisión y estabilidad de modelos.
- Realizar feature engineering y selección de variables.
- Documentar metodología, hipótesis, resultados y conclusiones de los modelos desarrollados.
- Traducir problemas de negocio en preguntas analíticas y casos de uso de Data Science.




- Presentar resultados y recomendaciones de manera comprensible para stakeholders técnicos y de negocio.
- Trabajar conjuntamente con Ingenieros de Datos para asegurar disponibilidad y calidad de la información.
- Participar en la industrialización y evolución de modelos analíticos cuando sea requerido.
- Contribuir a buenas prácticas de experimentación, versionamiento y seguimiento de modelos.

Indispensable:

- Experiência mínima de 3 años en Ciencia de Datos, Machine Learning o Analítica Avanzada.

- Experiência práctica y comprobable utilizando Microsoft Fabric.

- Conocimiento de Fabric Data Science, Notebooks y Lakehouse.

- Dominio de Python para análisis y modelamiento.

- Dominio de SQL.

- Experiência con librerías de análisis y Machine Learning como:

- Pandas.

- NumPy.

- Scikit-learn.

- Experiência desarrollando modelos de Machine Learning.

- Conocimientos sólidos de estadística aplicada.

- Experiência en preparación, transformación y análisis exploratorio de datos.

Deseable:

- MLflow para seguimiento, versionamiento y gestión de experimentos/modelos.
- PySpark / Spark.
- OneLake.
- Delta Lake.
- Power BI.
- Azure Machine Learning.
- Modelos de forecasting.
- Optimización.
- Series de tiempo.




- Técnicas de segmentación y clustering.
- MLOps.
- Git.
- Experiência en implementación de modelos en ambientes productivos.
- Conocimientos en IA Generativa como complemento.

Requisitos y calificaciones

- Profesional en Estadística, Matemáticas, Ingeniería, Ciencias de la Computación, Economía, Física, Ciencia de Datos o carreras relacionadas.
- Formación de posgrado en Data Science, Inteligencia Artificial, Estadística o áreas afines será valorada, pero no constituye un requisito obligatorio .
- Las certificaciones Microsoft serán valoradas, pero no constituyen un requisito obligatorio.

Competencias:

- Pensamiento analítico y estructurado.
- Capacidad para resolver problemas complejos.
- Curiosidad y orientación a experimentación.
- Capacidad para conectar análisis técnico con necesidades reales del negocio.
- Comunicación efectiva con audiencias técnicas y no técnicas.
- Autonomía y orientación a resultados.
- Trabajo participativo con Ingeniería de Datos, Tecnología y áreas de negocio.

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Con más de 38 años y una presencia global, en Stefanini transformamos el mañana juntos. Aquí, cada acción cuenta y cada idea puede marcar la diferencia. Únete a un equipo que valora la innovación, el respeto y el compromiso.

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