Resumen: Este puesto aplica análisis y modelado para mejorar los resultados empresariales, aprovechando la información del cliente y los datos sobre su comportamiento para influir en las decisiones estratégicas mediante técnicas de ciencia de datos. Aspectos destacados: 1. Entorno laboral dinámico, diverso y multicultural 2. Oportunidades continuas de aprendizaje y desarrollo 3. Utilización de tecnologías de análisis, modelos, aprendizaje automático y minería de datos FBS – Servicios Empresariales para Agricultores forma parte de las operaciones de Farmers con el propósito de desarrollar un enfoque global para identificar, reclutar, contratar y retener a los mejores talentos. Al combinar alcance internacional con experiencia estadounidense, construimos equipos diversos y de alto rendimiento preparados para prosperar en el competitivo mercado actual. Creemos que el fundamento de toda empresa exitosa radica en contar con las personas adecuadas con las habilidades adecuadas. Ahí es donde intervenimos nosotros: ayudamos a Farmers a construir un equipo ganador que genere resultados constantes y sostenibles. Dado que no contamos con una entidad jurídica local, hemos establecido una asociación con Capgemini, que actúa como empleador de registro. Capgemini se encarga de gestionar la nómina y los beneficios locales. **Qué esperar en su trayectoria con nosotros:** * Una empresa sólida e innovadora con una fuerte presencia en el mercado * Un entorno laboral dinámico, diverso y multicultural * Líderes con profundo conocimiento del mercado y visión estratégica * Aprendizaje y desarrollo continuos Aplica conocimientos básicos para emplear técnicas de análisis y modelado con el fin de mejorar los resultados empresariales. Realiza tareas rutinarias y aprovecha la información del cliente y los datos sobre su comportamiento para influir en las decisiones estratégicas empresariales, utilizando análisis, modelos multivariantes, aprendizaje automático y tecnologías de minería de datos. Este puesto adquiere activamente conocimientos sobre operaciones empresariales y buenas prácticas en ciencia de datos bajo la orientación de puestos más experimentados. **Requisitos** * Aplica conocimientos conceptuales de análisis del consumidor, incluidos modelos de retención, economía de agencias y optimización de leads, en su trabajo diario. * Aplica conocimientos básicos de programación, métodos ETL y modelado para ejecutar proyectos y apoya al equipo mediante ejemplos de buenas competencias técnicas. * Resuelve desafíos empresariales de baja complejidad que implican ciencia de datos. * Logra el éxito en los proyectos aplicando una visión de ciencia de datos orientada al logro del mismo, cumpliendo satisfactoriamente los plazos establecidos. * Ejecuta proyectos rutinarios con sentido de urgencia. * Contribuye al desarrollo de presentaciones. * Comunica ocasionalmente material técnico complejo de manera comprensible para colegas no técnicos. * Implementa despliegues básicos a intermedios de modelos mediante técnicas establecidas de MLOps. * Colabora con los equipos de análisis y TI para desplegar modelos/reglas. **Competencias técnicas y empresariales** * 1 año o más de experiencia trabajando en un entorno de datos * Conocimientos básicos de análisis de datos y herramientas de manipulación como Python. * Comprensión de estadística en el ámbito del modelado. * Excelentes habilidades verbales de comunicación y escucha. * Demostrada capacidad de comunicación escrita. * Demostradas habilidades de gestión del tiempo y definición de prioridades, con cierta orientación. * Capacidad en desarrollo para asesorar sobre extracción de datos, manipulación de datos y diseño de datos para necesidades estadísticas, de modelado y de monitoreo, bajo orientación. * Capacidad para adaptarse rápidamente a nuevas tecnologías. **Deseable** * Competencia para trabajar con grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados multidimensionales mediante conocimientos conceptuales de lenguajes de programación analítica de código abierto habilitados para la nube. * Competencia básica en modelado predictivo y prescriptivo mediante técnicas avanzadas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. * Conocimientos conceptuales sobre las mejores prácticas para el despliegue de modelos de ML/IA. * Conocimientos conceptuales sobre estándares de codificación y control de versiones (Git). **Beneficios** Este puesto ofrece un paquete competitivo de remuneración y beneficios. * Salario competitivo y bonos basados en el desempeño. * Paquete integral de beneficios. * Disposiciones flexibles de trabajo (teletrabajo y/o presencial). * También disfrutará de una cultura laboral dinámica e inclusiva dentro de un grupo de renombre mundial. * Seguro médico privado. * Días libres remunerados. * Oportunidades de formación y desarrollo en colaboración con empresas reconocidas.