Requisitos generales:
Si los siguientes requisitos del puesto y la experiencia coinciden con sus habilidades, por favor, asegúrese de enviar su solicitud sin demora.
* Persona apasionada por los datos: no te da miedo profundizar ni hacer las preguntas correctas.
* Pensamiento crítico y actitud resolutiva.
* Espíritu colaborativo y orientación al trabajo en equipo, con capacidad para liderar y acompañar a otros perfiles técnicos.
* Atención al detalle impecable y fuerte motivación por la excelencia.
* Aprendizaje rápido y mentalidad orientada a la resolución de problemas: los proyectos no serán casos de libro, por lo que necesitarás creatividad para proponer las mejores soluciones.
* Sólidas habilidades de comunicación: deberás presentar resultados y decisiones técnicas a audiencias no técnicas y servir de referencia técnica dentro del equipo.
* Mentalidad de crecimiento: siempre buscando qué mejorar, racionalizar y consolidar, tanto a nivel individual como del equipo.
* Disposición a ir siempre un paso más allá sin comprometer la calidad.
* Actitud proactiva, sin dudar en actuar y asumir responsabilidad técnica y liderazgo en los proyectos.
* Habilidades organizativas y capacidad de adaptación en un entorno startup en constante evolución.
Requisitos técnicos:
* Dominio de programación en Python.
* Experiencia sólida con librerías y frameworks de ML/DL (por ejemplo: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch).
* Experiencia con distintos frameworks de visualización (por ejemplo: Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Power BI, Tableau, D3.js, etc.).
* Experiencia aplicando enfoques de deep learning, como redes neuronales recurrentes y redes convolucionales profundas.
* Conocimientos sólidos en algoritmos de clustering, regresión y clasificación (aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo).
* Buen entendimiento de sistemas operativos Unix/Linux.
* Familiaridad con REST APIs y arquitecturas de microservicios.
* Capacidad para definir estándares, buenas prácticas y guiar decisiones arquitectónicas en proyectos de ML.
* Experiencia con plataformas de Data & AI (Databricks, Dataiku, Snowflake) o disponer de alguna de sus certificaciones de Data Engineer. xpzdshu
* Experiencia previa liderando o mentorizando equipos técnicos.