Data Scientist - In-019

Formará parte del equipo de Data Science.RequisitosEntendimiento básico de modelos de machine learning supervisados (regresión logística) y no supervisado (clustering, kmeans).Conocimiento bases de datos (relacionales, no relacionales): creación de consultas y procesos de extracción/modelado de información.Conocimiento de estadística básica: media, moda, mediana, varianza, probabilidad, probabilidad condicionada.Conocimiento de machine learning no supervisados (PCA, Autoencoders) y supervisado (Random Forest, GBM, Regresión Logística).Conocimiento de técnicas de evaluación de modelos: matrices de confusión, ROC, clases desbalanceadas, Y-permutation random testing, calibración de un modelo, y hypothesis testing.Métodos para testear hipótesis (contrastes de hipótesis, A/B testing).Conocimiento de estructuras de datos básicas en ML: grafos (algunas métricas o algoritmos sobre grafos) y computación de NN con tensores (TF por ejemplo).Se ofrecePorque sabemos lo que necesitas:Facilidades para ti, para tu tiempo. ¡No todo va a ser trabajo!Participa en proyectos retadores. ¿Te animas a aprender algo nuevo?Crecimiento con un programa de desarrollo continuo personalizado.Disfruta de nuestros beneficios y accede al plan de retribución flexible.Smart Sessions ¿Tienes algo que contarnos?Para que te sientas parte del equipo: andjoy, pádel, running y un fisio por si acaso.¡Atrévete a trabajar de una forma diferente y conócenos!
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