• Dominio avanzado de Python y librerías de Ciencia de Datos como Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, Polars, Statsmodels y SciPy.
• Experiencia en machine learning, análisis estadístico, validación de modelos, pruebas de hipótesis y análisis causal.
• Manejo de SQL avanzado, PySpark y procesamiento de datos a gran escala.
• Experiencia trabajando con datos en entornos cloud como Google Cloud Storage (GCS) y Azure Blob Storage.
• Conocimiento de buenas prácticas de desarrollo: Git, código modular, documentación técnica, trazabilidad de experimentos y herramientas como MLflow.

• Experiencia con TensorFlow o PyTorch para proyectos de Deep Learning.
• Conocimiento de IA Generativa, LLMs y sistemas basados en agentes.
• Experiencia en entornos de nube y despliegue de soluciones analíticas en producción.

Responsabilidades

• Desarrollar modelos estadísticos y de machine learning para resolver problemas de negocio, analizar grandes volúmenes de datos, diseñar experimentos, validar hipótesis y comunicar hallazgos de forma clara y accionable para distintos niveles de la organización. Participar activamente en todo el ciclo de vida de los modelos, desde la exploración y preparación de datos hasta su documentación y seguimiento.

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