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    Data Scientist

    Clouxter
    Bogotá, Colombia
    Hace 1 mes
    ·
    1 vacante
    ·
    0 postulaciones recibidas
    Jornada Completa 3 - 5 años de experiencia Datos y Analítica AWS Algoritmos supervisados Análisis de series de tiempo Apache Spark Bias-variance tradeoff Computer Vision Despliegue de modelos en producción Diseño experimental Evaluación de modelos Feature Engineering Fine-tuning de modelos fundacionales Inferencia bayesiana Inferencia frecuentista LightGBM Machine learning Métricas de negocio post-despliegue Natural language processing NumPy Pandas Pruebas de hipótesis PyTorch Python Regularización SQL Scikit-learn Selección de modelos XGBoost forecasting
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    Descripción

    Data Scientist responsable de diseñar, construir y evaluar modelos que resuelvan problemas de negocio de los clientes de consultoría de Clouxter: ML clásico, forecasting, NLP/CV aplicado, y fine-tuning de modelos fundacionales cuando el caso lo justifique.
    Este rol es parte de la práctica de Data & AI. Es un rol de ciencia aplicada con orientación a producción, no de investigación.


    Requisitos

    Experiencia: 3-5 años en roles de data science o ML engineering, al menos 1.5 en cargas de trabajo productivas sobre AWS
    Fundamentos de ML: comprensión sólida de algoritmos supervisados y no supervisados, selección de modelos, bias-variance tradeoff, regularización, evaluación. No negociable.
    Estadística aplicada: diseño experimental, pruebas de hipótesis, inferencia bayesiana o frecuentista, análisis de series de tiempo. No negociable.
    Python hands-on: scikit-learn, pandas, numpy como herramientas diarias; experiencia con al menos uno de: XGBoost/LightGBM, PyTorch, TensorFlow/Keras
    Producción, no solo notebooks: haber llevado al menos un modelo a producción con métricas de negocio medidas post-despliegue
    Feature engineering: experiencia construyendo features desde datos transaccionales crudos
    Comunicación: capacidad de explicar un modelo, sus limitaciones y su incertidumbre a stakeholders de negocio
    Industria relevante: experiencia real en al menos una industria con alta demanda de ML (banca, fintech, seguros, retail, salud, telecomunicaciones, logística)
    AWS Solutions Architect Associate o AWS AI Practitioner (mínimo)
    AWS Machine Learning Engineer – Associate: deseable
    Programación: Python (primario), SQL avanzado; familiaridad con Spark deseable
    Background en consultoría o delivery customer-facing: deseable

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