Data Scientist ML - NPL (Remote) (5500 USD/Mes)

About The Position

Contribuir en la creación y desarrollo de la nueva especialidad de ML Ops / ML Engineering en el BCP a partir de las especialidades existentes de Data Science y Data Engineering. Para ello, participará activamente en la definición de estándares, lineamientos, herramientas, pipelines y mejores prácticas para el desarrollo e implementación de modelos analíticos predictivos y prescriptivos.

• Participar en la elaboración de lineamientos, políticas de uso, y POCs con herramientas Cloud para la construcción, despliegue, a/b testing, y monitoreo de modelos analíticos predictivos y prescriptivos.
• Colaborar en la definición de mejores prácticas y desarrollo de plantillas de código asociadas que usarán los Datascientists para el desarrollo de modelos analíticos.
• Diseñar y participar en la construccción de pipelines para el ciclo de vida de modelos analíticos (entrenamiento, pruebas, ejecución, monitoreo).
• Definir, diseñar y participar en la construccción de los flujos de CI/CD para el despliegue de modelos analíticos.
• Participar en las definiciones, diseño, gobierno, y lineamientos para el Feature Store de variables para modelos analíticos.
• 6. Participar en el diseño, conceptualización, implementación, documentación y entrega de la propuesta final de implementación de modelos analíticos.
  
  

Requirements

Conocimientos:

Avanzado:

• Conocimiento en MLOps (ciclo de desarrollo y mejores prácticas en implementación de modelos de Machine Learning)
• Conocimiento en evaluación de modelos de Machine Learning
• Conocimiento en Big Data (Datalake)
• Conocimiento en SQL (Oracle [preferente], SQL Server, u Otros)
• Programación - Python 3.x
  
  

Intermedio:

• Conocimientos en despliegue continuo deseable (bitbucket, jenkins, jira)
• Conocimiento en framework de programación para procesamiento de datos distribuidos (Spark)
• Hive o Impala o Delta Lake
• Conocimiento en tecnologías cloud (Azure [preferente], GCP, AWS) - Fundamentos de Cloud Computing, Azure Databricks, ADLS, Data Factory, Glue, Kafka, etc.
• Conocimiento en plataformas de ML (Databricks, AzureML, SageMaker, etc)
• Conocimiento en frameworks de ML (MLFlow, Sklearn, Tensorflow, Keras)
• Conocimientos en metodologias agiles
• Experiencia en integración de datos: Oracle, SQL server, BigData
  
  

Deseable:

• Conocimiento de desarrollo de modelos de ML
• Conocimiento en Datawarehouse
• Qliksense
• PowerBI
• Experiencia de migración de Oracle (o similares) a Datalake (PySpark - Big Data)
• Conocimiento en base de datos no SQL (no relacional)
• Liderazgo técnico de equipo de trabajo
• Datastage
  
  

Benefits

Beneficios Extras + Educación

• Plan de capacitación
• Plan de carrera
• Certificaciones en plataformas
  
  

Beneficios salariales

• Esquema 100% vía nómina
• Bono desempeño
• 30 días de aguinaldo
  
  

Salud / Seguros

• Seguro de Salud
  
  

Vacaciones / Flexibilidad de Trabajo

• 22 dias de vacaciones
• Trabajo Remoto: Remoto