Descripción:
Empresa líder en el sector de Customer Science y en Marketing Automation, dedicada a la generación de resultados de negocio mediante la gestión avanzada de la información de clientes, liderando cambios del sector y mejora de su posición competitiva, requiere para las oficinas de cliente (energía) un/a data scientist Large Language Model.
Sus principales responsabilidades serán:
Extraer y analizar datos de las bases de datos de la empresa para impulsar la optimización y la mejora del desarrollo de productos
Evaluar la eficacia y precisión de las nuevas fuentes de datos y aplicar técnicas de recopilación de datos
A partir de los datos disponibles y haciendo uso de algoritmos o de componentes desarrollar modelos personalizados para resolver las iniciativas de IA existentes
Utilice el modelado predictivo para aumentar y optimizar las experiencias de los clientes, la generación de ingresos, la segmentación de anuncios y otros resultados empresariales
Diseñar marcos de prueba A / B y determinar siempre una métrica para evaluar los modelos
Coordinarse con diferentes equipos funcionales para implementar modelos y monitorizar los resultados•
Desarrollar procesos y herramientas para supervisar y analizar el rendimiento del modelo y la precisión de los datos
Podemos ofrecerte:
Contrato indefinido con 6 meses de período de prueba
Carrera profesional
Formación
Buen ambiente laboral
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Requisitos:
Estudios: Máster o Doctorado en Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación u otro campo cuantitativo
Habilidades fuertes de resolución de problemas con énfasis en el desarrollo del producto.
Experiencia en el uso de lenguajes como Python (se realizará prueba) para manipular datos y extraer información de grandes conjuntos de datos de al menos 5 años.
Conocimiento de una variedad de técnicas de aprendizaje automático (agrupación, aprendizaje de árboles de decisión, redes neuronales artificiales, etc.) y sus ventajas/inconvenientes en el mundo real.
Conocimiento de técnicas y conceptos estadísticos avanzados (regresión, propiedades de distribuciones, pruebas estadísticas y su uso adecuado, etc.) y experiencia con aplicaciones.
Experiencia en reporting y comunicación de resultados.
Experiencia en la creación y uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático y estadística: regresión, simulación, análisis de escenarios, modelado, agrupamiento, árboles de decisión, redes neuronales, etc.
Experiencia en proyectos en los que se haga uso de LLM
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