Desde Randstad Professionals estamos buscando un/a Data Scientist con sólida orientación a resultados y alto pensamiento analítico para unirse a un equipo de vanguardia en la industria de telecomunicaciones.
Serás responsable de analizar grandes volúmenes de datos provenientes de sistemas y redes , desarrollando modelos predictivos y soluciones de inteligencia artificial que optimicen procesos, mejoren la experiencia del cliente y generen ventajas competitivas. Responsabilidades ClaveTu rol se centrará en el ciclo completo de los datos y el modelado:
- Modelado Predictivo: Desarrollarás, entrenarás y validarás modelos estadísticos y de machine learning para abordar desafíos de negocio como churn, detección de fraudes, optimización de red y segmentación de clientes.
- Ingeniería de Datos: Recopilarás, limpiarás y organizarás grandes volúmenes de datos generados por los servicios y sistemas de telecomunicaciones.
- Implementación y Colaboración: Implementarás soluciones de IA en colaboración con equipos técnicos y de negocio.
- Comunicación: Visualizarás y comunicarás resultados de análisis e impacto a audiencias técnicas y no técnicas.
- Ética: Asegurarás el uso responsable y ético de los datos, cumpliendo con las normativas de privacidad y seguridad.
Requisitos Técnicos Obligatorios
Buscamos una base técnica sólida y práctica:
- Experiencia: Al menos 2 años de experiencia en cargos similares , con experiencia comprobable en análisis de datos y proyectos de inteligencia artificial.
- Lenguajes de Programación: Manejo avanzado de Python o R.
- Frameworks ML: Experiencia con librerías de machine learning como TensorFlow, Scikit-learn o PyTorch.
- Bases de Datos: Dominio de bases de datos relacionales y no relacionales (SQL, MongoDB).
- Cloud: Uso de plataformas en la nube (AWS, Azure, Google Cloud).
- Visualización: Conocimiento de herramientas de visualización de datos (Tableau, PowerBI o Matplotlib).
Requisitos Académicos y Competencias
- Educación: Título universitario en Ingeniería, Matemáticas, Estadística, Ciencias de la Computación o áreas afines.
- Habilidades: Pensamiento analítico y crítico , proactividad e innovación , comunicación efectiva y capacidad de trabajo interdisciplinario.