Data Science Sr - Experian

Senior Full-time 3 de febrero - Buenos Aires

Liderar el desarrollo de productos o soluciones innovadoras y/o disruptivas tanto para Experian como para clientes externos desde el punto de vista técnico pero con la visión del impacto en el negocio de las soluciones

  1. Liderar el desarrollo de Productos
  2. Liderar la toma de decisione|s en proyectos analíticos en función a las necesidades del proyecto y requerimientos técnicos
  3. Utilizar data mining, machine learning e inteligencia artificial usando el estado del arte de estas prácticas
  4. Utilizar técnicas de machine learning para seleccionar variables y características, construir y optimizar clasificadores
  5. Desarrollar e implementar nuevas metodologías, algoritmos y modelos que mejorarán la forma en que aprovechamos nuestros datos.
  6. Construir y probar modelos que luego serán implementados en producción
  7. Emprender métodos innovadores de recopilación de datos construyendo información que sea relevante para crear modelos analíticos.
  8. Procesar, clasificar y verificar la integridad de los datos para un análisis de datos adecuado
  9. Hacer análisis adicionales para presentar los resultados de una manera clara y sistemática.
  10. Trabajar en estrecha colaboración con el equipo de ingeniería para asesorar sobre la arquitectura del sistema y ayudar a guiar las prioridades de ingeniería
  11. Comunicar recomendaciones basadas en los datos de manera concisa y comprensible

Requisitos Técnicos

 

  • Fuertes habilidades para resolver problemas con énfasis en el desarrollo de productos.
  • Experiencia en el uso de lenguajes informáticos estadísticos (R, Python, SLQ, etc.) para manipular datos y obtener información de grandes conjuntos de datos.
  • Experiencia trabajando con y creando arquitecturas de datos.
  • Conocimiento de una variedad de técnicas de aprendizaje automático (agrupamiento, aprendizaje de árboles de decisión, redes neuronales artificiales, GLM/Regression, Random Forest, Boosting, text mining, social network analysis, etc.) y sus ventajas / inconvenientes del mundo real
  • Conocimiento de Spark para la ejecución veloz y distribuída de entrenamiento de modelos
  • Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita para la coordinación entre equipos.
  • Un impulso para aprender y dominar las nuevas tecnologías y técnicas
  • Experiencia en implementación de modelos de machine learning con diferentes variantes existentes en el mercado, tanto on-premise como cloud
  • Experiencia en el uso de servicios web: AWS, etc.
  • Deseable: Apache Spark, Apache Hadoop, Linux, Machine learning serving
  • Persona interesa en innovar y crear.

Inglés: Intermedio

Lugar: Argentina (Cualquier ciudad o Provincia)

Data Science Sr