Resumen: Este puesto implica transformar datos sin procesar en información accionable mediante herramientas analíticas, modelos estadísticos y aprendizaje automático, colaborando con equipos globales para resolver problemas del mundo real y optimizar flujos de trabajo. Aspectos destacados: 1. Utilizar herramientas analíticas, modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático 2. Colaborar con equipos globales multifuncionales para resolver problemas del mundo real 3. Mantenerse actualizado sobre las tecnologías y metodologías emergentes en ciencia de datos **Fecha:** 16 de feb. de 2026 **Ubicación:** Obispado, NLE, MX, 64060 **Empresa:** Corning En este puesto, contribuirá a transformar datos sin procesar en información accionable mediante el uso de herramientas analíticas, modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático. Colaborará con equipos globales multifuncionales para resolver problemas del mundo real, optimizar flujos de trabajo y respaldar la toma de decisiones empresariales. Trabajará con un equipo de desarrollo de viabilidad para evaluar y desarrollar capacidades adecuadas para su implementación operativa. **Responsabilidades clave:** * Recopilar, limpiar y preprocesar datos de diversas fuentes, garantizando su calidad y utilidad para análisis o modelado. * Realizar análisis estadísticos y generar visualizaciones para identificar tendencias, patrones e información accionable en los conjuntos de datos. * Diseñar, implementar y evaluar modelos de aprendizaje automático para resolver desafíos empresariales, optimizando su precisión y eficiencia. * Crear paneles de control, gráficos e informes mediante herramientas de visualización para comunicar claramente los hallazgos a partes interesadas técnicas y no técnicas. * Asistir en el diseño y mantenimiento de canalizaciones de datos, escribiendo código eficiente y consultas SQL para procesar y almacenar datos de forma efectiva. * Trabajar estrechamente con equipos globales multifuncionales, presentar hallazgos y contribuir a discusiones que definan los resultados de los proyectos. * Mantenerse actualizado sobre las tecnologías y metodologías emergentes en ciencia de datos y buscar activamente oportunidades para perfeccionar sus habilidades y conocimientos. * Documentar procesos, capacitaciones, metodologías y hallazgos, y presentar resultados tanto a partes interesadas técnicas como no técnicas a nivel global. * Colaborar con otros miembros del equipo para desarrollar e implementar proyectos e iniciativas digitales destinados a los sectores manufacturero e industrial. **Requisitos:** * Licenciatura en ciencias de la computación, ciencia de datos, matemáticas, estadística, ingeniería o campo afín. Conocimientos básicos de programación en lenguajes como Python, R o Java. Comprensión de los conceptos, algoritmos y flujos de trabajo fundamentales de aprendizaje automático. * Competencia en preprocesamiento de datos, ingeniería de características y análisis exploratorio de datos (por ejemplo, Databricks). * Experiencia con plataformas y servicios en la nube (por ejemplo, AWS, Google Cloud, Azure) para implementar y escalar modelos de aprendizaje automático. Familiaridad con herramientas y técnicas de visualización de datos. * Excelentes habilidades para la resolución de problemas y capacidad para trabajar de forma independiente y en equipo global. * Excelentes habilidades comunicativas, con capacidad para explicar conceptos técnicos complejos a partes interesadas no técnicas. * Competencia en inglés, tanto escrito como hablado, para comunicarse eficazmente con equipos y partes interesadas globales. **Requisitos adicionales:** * Experiencia con tecnologías y aplicaciones de la Industria 4.0, tales como IoT, robótica de IA y automatización. Conocimiento de herramientas de control de versiones como Git para proyectos colaborativos de programación. * Conocimiento de tecnologías de big data, como Hadoop, Spark o Kafka. * Contribuciones a proyectos de código abierto o investigación publicada en los campos de IA/ML, ciencia de datos e Industria 4.0.