Data Scientist / IA Engineer
Lisit
Postular en Get on Board ↗La postulación se hace en la fuente original; WIAK no recibe postulaciones.
✦ Postular con CV adaptadoLa IA adapta tu CV a este aviso, sin inventar nada. Gratis y sin cuenta.
Compartir por WhatsAppSe abre tu WhatsApp con el aviso listo para enviar a quien quieras.
- Ubicación
- Santiago, Metropolitana
- Modalidad
- Híbrido
- Jornada
- Jornada completa
- Sueldo
- 1.500–2.000 (la fuente no informa moneda ni período)
- Publicado
- 10 sept
La fuente no informa: contrato, experiencia, cierre.
Resumen
Objetivos del Cargo Responsable de diseñar, desarrollar, entrenar y poner en producción modelos analíticos, predictivos y de inteligencia artificial que aporten valor al negocio logístico. Su principal objetivo es transformar los datos en información accionable y soluciones inteligentes que optimicen procesos como pronóstico de demanda, optimización de rutas, asignación de recursos, detección de anomalías y mejora de la experiencia del cliente.
Requisitos y detalle del puesto
Formación
Título universitario en Ingeniería en Informática, Ingeniería en Computación, Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas, Ingeniería Civil Industrial o carreras afines.
Conocimientos y/o experiencia
Experiencia Excluyente en las siguientes tecnologías:
- Python (Pandas, NumPy, scikit-learn)
- Frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Keras)
- SQL y manejo de bases de datos relacionales y no relacionales. Ideal Postgresql.
Conocimientos Obligatorios: Modelamiento estadístico y machine learning supervisado/no supervisado. Limpieza, transformación y análisis exploratorio de datos (ETL/EDA). Gitlab. Experiencia en metodologías ágiles. JSON. Linux Nivel Medio. Consumo e integración de APIs.
Competencias y Habilidades:
- Pensamiento analítico y estadístico para extraer conclusiones a partir de los datos.
- Capacidad para traducir necesidades del negocio en problemas de datos y modelos.
- Trabajo en equipo y comunicación efectiva con áreas de negocio, Backend, QA y DevOps.
- Capacidad de aprendizaje y adaptación a nuevas técnicas, herramientas y tendencias en IA.
- Rigurosidad en la validación de modelos y la calidad de los datos.
- Conocimientos de metodologías ágiles con SCRUM (no excluyente).
Dónde postular
- Get on Board ↗ · visto por primera vez el 31 oct
Última verificación en WIAK: 4 nov. Revisa siempre la vigencia en la fuente.