Sobre nosotros: En ORBIDI, somos pioneros en el uso de tecnología avanzada, inteligencia artificial y modelos predictivos para propulsar el crecimiento de las pequeñas y medianas empresas (PYMEs). Nuestra pasión por la innovación y el marketing nos motiva a buscar soluciones creativas que permitan a las empresas no solo competir, sino destacar en el mercado actual. Creemos firmemente en el poder de la digitalización y cómo esta puede transformar los negocios para mejor.
El rol: Buscamos un Data Scientist talentoso con la capacidad de analizar grandes conjuntos de datos para extraer insights valiosos y desarrollar modelos predictivos que respalden los objetivos comerciales. El candidato ideal debe tener experiencia en el diseño, implementación y optimización de modelos de machine learning para problemas de pronóstico, clasificación o clustering. Además, se espera que el candidato sea competente en el procesamiento y limpieza de datos, así como en la creación de visualizaciones claras y reportes que comuniquen hallazgos a las partes interesadas. Se valorará la capacidad de trabajar en equipos multidisciplinarios para entender las necesidades de datos y presentar recomendaciones basadas en análisis rigurosos. El conocimiento de herramientas de big data y técnicas estadísticas avanzadas es esencial, así como el compromiso con el aprendizaje continuo en el campo de la ciencia de datos.
¿Cuál será tu misión? Analizar grandes conjuntos de datos para extraer insights accionables, identificar tendencias y desarrollar modelos predictivos que respalden los objetivos comerciales.Diseñar, implementar y optimizar modelos de machine learning para problemas de pronóstico, clasificación o agrupamiento.Procesar, limpiar y verificar la integridad de los datos utilizados para el análisis; identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos.Crear visualizaciones de datos claras y fáciles de entender, así como informes para comunicar insights y hallazgos a las partes interesadas.Trabajar en estrecha colaboración con equipos multidisciplinarios (ingeniería, producto, marketing, etc.) para entender las necesidades de datos, desarrollar soluciones y presentar recomendaciones.Diseñar y analizar pruebas A/B para medir la efectividad de los cambios y mejoras en productos o procesos.Utilizar herramientas de big data (Hadoop, Spark, etc.) y plataformas en la nube (AWS, GCP, Azure) para procesar y analizar datos a gran escala.Aplicar técnicas estadísticas avanzadas como análisis de regresión, pruebas de hipótesis y análisis de series temporales.Ayudar en el desarrollo de estrategias de datos y políticas de gobernanza de datos para la organización.Mantenerse al día con las últimas herramientas, técnicas y mejores prácticas de ciencia de datos; participar en el aprendizaje continuo y en el desarrollo profesional.
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