¿Qué desafíos te esperan?
Un Business Data Scientist es un perfil que se soporta sobre tres componentes fundamentales que son: sólidas habilidades de programación, fundamentos de estadística y análisis de datos y empatía con el negocio. Estos componentes, en conjunto con pensamiento analítico y capacidad de resolución de problemas permiten atacar problemas del mundo real apalancándose en datos. Un business data scientist es alguien que tiene un gran interés por resolver problemáticas de negocio con distintas técnicas existentes del mundo de los datos, eligiendo la más acorde según la problemática y la solución que mejor resuelve el punto de dolor del cliente y el usuario final.
El Business Data Scientist va a ser protagonista de todo el proceso de una solución de Data Science, la cual puede ser implementada en una gran variedad de funciones o industrias: recolección y limpieza de datos; entrenamiento, tuneo y validación de modelos, así como también de la comunicación de los resultados a distintos grupos de stakeholders.
Funciones del rol
¿Qué tipo de perfil nos imaginamos?
A continuación, se presentan algunas de las funciones que un Business Data Scientist del equipo se puede encontrar desarrollando en su día a día como parte del staff de un proyecto:
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Colaborar al entendimiento de los requerimientos de negocio del cliente, y ayudar a traducir los mismos a acciones relacionadas al análisis de datos
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Realizar análisis exploratorios de conjuntos de datos para entender su comportamiento y extraer “insights”.
- Manipular conjuntos de datos para realizar operaciones de limpieza, transformación e integración sobre estos, de manera que puedan utilizarse como insumo de entrada para la obtención de modelos de ML u otro tipo de análisis.
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Desarrollar queries en SQL para extraer o analizar datos almacenados en fuentes relacionales.
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Utilizar técnicas/algoritmos de ML para la obtención y experimentación de modelos predictivos orientados a generar valor en los procesos del cliente
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Presentar resultados tanto a nivel interno como a clientes.
Must Have:
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Sólidas habilidades de programación en lenguajes orientados a Data Science, principalmente Python. Experiencia en otros lenguajes tales como R, Scala, Java, etc, también es valorada. (Excluyente)
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Fundamentos de estadística descriptiva e inferencial.
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Dominio básico de SQL y su aplicación en alguno de los motores comunes tales como PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server, etc. (Excluyente)
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Dominio del stack para Data Science de Python, el cual se compone de algunas de las librerías comunes tales como Numpy, Pandas, Scipy, entre otras, para el análisis y limpieza de datos.
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Conocimientos sobre ML (aprendizaje supervisado y no supervisado)
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Inglés nivel Professional..
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Capacidad de presentación de resultados.
Nice To Have
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Conocimiento sobre deep learning, LLMs y el proceso de fine-tuning de los mismos.
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Dominio nivel avanzado de SQL para desarrollo de queries complejas.
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Experiencia desarrollando tableros y dashboards en herramientas como Tableau o PowerBI.
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Todas las decisiones referidas al proceso de selección de empleo se tomarán sin hacer distinción, exclusión o preferencia alguna basada en motivos de raza, color, género, orientación sexual, discapacidad, edad, religión, opinión política o sindical, nacionalidad u origen socioeconómico ni ninguna otra prevista en la legislación vigente, que tengan por efecto anular o alterar la igualdad de oportunidades o de trato entre los candidatos.
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