




Resumen: Desarrollar y mantener modelos predictivos, realizar análisis de datos y traducir conocimientos en recomendaciones comerciales accionables, garantizando al mismo tiempo la calidad de los datos. Aspectos destacados: 1. Desarrollar y mantener modelos predictivos para la toma de decisiones empresariales 2. Diseñar e implementar canalizaciones de ingeniería de características 3. Traducir conocimientos en recomendaciones comerciales accionables **Desarrollador ETL \- R01564466** ============================== ###### **Requisitos del puesto** * Responsabilidades clave Desarrollar y mantener modelos predictivos para la toma de decisiones empresariales Diseñar e implementar canalizaciones de ingeniería de características Realizar análisis exploratorio de datos para identificar tendencias y factores determinantes Construir análisis de segmentación y cohortes Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos Traducir conocimientos en recomendaciones comerciales accionables Crear paneles de control y visualizaciones Colaborar con equipos de ingeniería para la implementación de modelos Garantizar la calidad y reproducibilidad de los datos Cualificaciones requeridas 5\+ años de experiencia en ciencia de datos / aprendizaje automático / análisis avanzado Conocimientos sólidos de Python (pandas, numpy, scikit\-learn) Experiencia en ingeniería de características y desarrollo de modelos Experiencia con datos a gran escala (Spark, Databricks) Conocimientos sólidos de SQL y almacenamiento de datos Comprensión sólida de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático Experiencia con herramientas de visualización (Power BI, matplotlib, seaborn) Cualificaciones preferidas Experiencia con Azure Exposición a MLOps y canalizaciones de ML de extremo a extremo Capacidad sólida para colaborar con partes interesadas


