Cientifico de Datos Experto

Descripción

Resumen del Puesto: Transformar grandes volúmenes de datos en conocimiento práctico y gestionar proyectos complejos de Ciencia de Datos para la toma de decisiones y generar iniciativas de valor. Puntos Destacados: 1. Experto en extracción, limpieza, y análisis de grandes volúmenes de datos. 2. Gestión de proyectos y colaboración con equipos interdisciplinarios. 3. Visualización de Datos: transformar información en insights valiosos. **Encabezado \- Externo** ------------------------- Entidad: Distrito Federal Tipo de localidad: Corporativo Torre Diana **Objetivo de la posicion** --------------------------- Transformar grandes volúmenes de datos en conocimiento práctico que responda a preguntas de negocio, sirva de base para la toma de decisiones y genere iniciativas de valor para la compañía a través de técnicas analíticas de Ciencia de Datos (estadística, programación, IA (Clásica y Generativa), automatización de flujos operativos, etc.)Gestión de proyectos complejos basados en Ciencia de Datos y colaborar con diversos equipos de trabajo (internos y externos) para el desarrollo, implementación y medición del impacto de iniciativas analíticas.Elaborar recursos visuales y/o presentaciones orales para los principales Stakeholders/PO, que comuniquen efectivamente información relevante para la toma de decisiones o resultados de las iniciativas desarrolladas.**Principales Responsabilidades** --------------------------------- Experto en: a) Extracción, limpieza, preparación, validación y análisis de grandes volúmenes de datos. b) Uso de estadística aplicada y ML/DL/RL/GenAI (supuestos, parámetros/hiperparámetros, training, backtesting, calibración, métricas) en ambientes de software libre y de licenciamiento. 40%Gestión de proyectos. Esto comprende: 1\) Trabajo colaborativo con contactos externos e internos, 2\) Entender de la visión y necesidades de los stakeholders, 3\) Coordinar equipos de trabajo interdisciplinarios, 4\) Habilidades de comunicación y gestión de tiempo, 5\) Enfoque centralizado al cliente, 6\) Experiencia en metodologías ágiles. 30%Experto en Visualización de Datos: transformar información en insights valiosos para los tomadores de decisiones (storytelling, design skills, etc.) 10%Documentación de metodologías, técnicas y resultados obtenidos para: 1\) medir el desempeño de las iniciativas analíticas desarrolladas, 2\) medir su impacto en la operación de nuestros usuarios (impactos financieros, optimización operativa, contribución a los objetivos de la compañía, etc.) y 3\) propósitos de mantenimiento, soporte, mejora continua y hand\-over. 10%Investigación de nuevas técnicas de modelación, así como su correcta aplicación para diferentes casos de uso. Creación de diferentes alternativas analíticas que permitan comparar los resultados sobre varias opciones de metodologías para revisar resultados. 10%**Educación (mínima y deseada)** -------------------------------- Educación mínima: Licenciatura Educación deseada: Maestría**Experiencia (mínima y deseada)** ---------------------------------- Mínima5 años.Deseada**Licencias/Certificaciones Requeridas** ---------------------------------------- Lenguajes de programación: Python, Spark y SQL.Herramientas de DataViz: PowerBI o Tableau.Plataformas de Cloud Computing: Azure o AWS.Herramientas de Control de Versiones (Git) y principios de MLOps.**Idiomas (Habla, Escribe, Lee)** --------------------------------- Ingles 90%**Paquetes De Computo Requeridos** ---------------------------------- Microsoft Office \[Intermedio]Herramientas de Visualización: Tableau o Power BI \[Avanzado]Lenguajes de programación: Python \[Avanzado] y Spark \[Avanzado]Plataformas de Cloud Computing: Azure /AWS/Google Cloud/etc \[Avanzado]Herramientas de Control de Versiones: Git \[Avanzado]**Pie de página \- Externo** ---------------------------- En AT\&T México sabemos que la inclusión fortalece a nuestros equipos, por ello promovemos la igualdad de oportunidades sin discriminar por motivos como sexo, género, orientación sexual, identidad o expresión de género, edad, discapacidad, condición social, apariencia física, origen étnico, color de piel, cultura, embarazo o cualquier otra razón. Además, impulsamos la equidad de condiciones mediante la realización de ajustes razonables dentro del entorno laboral.