Título del trabajo: Científico de datos - Operaciones integradas
Ubicación: Dallas, TX (control remoto híbrido)
Entrevista en persona
Debe estar autorizado para trabajar en los EE. UU.

Disposición del trabajo
- Modelo de trabajo híbrido: principalmente remoto dentro del área de Dallas-Fort Worth.
- Se requiere presencia ocasional en el lugar para reuniones, capacitación o necesidades comerciales.
- Es posible que se requieran viajes de negocios limitados.

Roles y responsabilidades
.               6+ años de experiencia en Machine Learning y Data Science.
• Sólida comprensión de la IA generativa, la generación aumentada de recuperación, el flujo de trabajo agente, los métodos estadísticos, las estructuras de datos y los algoritmos.
• Fuertes habilidades de programación en Python; experiencia con bibliotecas de aprendizaje automático y marcos de IA generativa (por ejemplo, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, LangChain) y LLM.
• Experiencia en el desarrollo e implementación de soluciones de IA en plataformas en la nube (por ejemplo, AWS, Azure o GCP).
• Experiencia en la construcción de APIs asíncronas de Python.
• Experiencia con herramientas de visualización de datos como Matplotlib, Seaborn o Tableau.
• Familiaridad con plataformas en la nube como AWS, Azure o Google Cloud para implementar soluciones de IA.
• Experiencia comprobada en el desarrollo y despliegue de modelos de machine learning en un entorno de producción.
• Experiencia trabajando con grandes conjuntos de datos y realizando análisis de datos

Cualificaciones requeridas

Educación
- Licenciatura en Matemáticas, Ciencias de la Computación/Datos, Tecnología de la Información o un campo relacionado, o experiencia equivalente.

Experiencia
- Experiencia avanzada en proyectos de ciencia de datos, machine learning, IA u optimización.
- Dominio de Python y SQL.
- Sólida comprensión de los métodos estadísticos, el diseño experimental y la validación de modelos.
- Experiencia con canalizaciones de datos y bibliotecas de programación relevantes (por ejemplo, Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, Pyspark).
- Familiaridad con las herramientas de visualización de datos (p. ej., Tableau, Plotly, Streamlit).

Experiencia preferida
- Experiencia con servicios en la nube de AWS (p. ej., SageMaker, Lambda, Glue, EMR).
- Exposición a áreas de análisis especializadas como simulación, análisis de gráficos o análisis de vídeo.

Habilidades y destrezas
- Capacidad para gestionar y entregar proyectos complejos de forma independiente.
- Fuertes habilidades de resolución de problemas y pensamiento crítico.
- Habilidades de comunicación efectivas tanto para el público técnico como para el ejecutivo.
- Capacidad para adaptarse rápidamente a los cambios de prioridades y a las nuevas tecnologías.
- Fuertes habilidades interpersonales y de colaboración.


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