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 ¿Quieres conocer más?
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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 #J-18808-Ljbffr
