Práctica Data Scientist

En Matrix Consulting enfrentamos desafíos de una industria altamente demandante, trabajando en un ambiente colaborativo y estimulante, donde se celebran los logros y promueven los espacios de diversión.

Nos encontramos en la búsqueda de talentos como el tuyo para ser parte de nuestro equipo de Analítica e Inteligencia Artificial (A+IA) para aportar en proyectos de gran relevancia e impacto!

Responsabilidades: 👀
Interactuar con equipos de consultoría en proyectos de diversas industrias (ej. Minería, Retail, Consumo masivo, Agroindustria) en el contexto de desarrollo AGILE. Asegurarse de entender completamente el plan de trabajo, los requerimientos y los criterios de aceptación; en caso de identificar alertas o riesgos técnicos, informarlas para que sean consideradas antes de cerrar el plan de cada ciclo.
Interpretar datos, analizar resultados utilizando técnicas estadísticas y enviar informes
Desarrollar e implementar bases de datos, sistemas de recopilación de datos, analítica de datos y otras estrategias que optimicen la eficiencia estadística y la calidad
Identificar, analizar e interpretar tendencias o patrones en conjuntos complejos de datos
Motivación por aprender tanto las habilidades técnicas, como las necesidades de negocio de los equipos de consultoría (en representación de los clientes finales)

Formación:
Ingenierías (Matemática, Estadística, Ciencias de la Computación) o carreras a fines.

Musts: 🔍
Conocimientos en programación: Experiencia con Python, R o SQL para análisis de datos y modelado estadístico.
Manejo de herramientas de análisis de datos: Familiaridad con bibliotecas como Pandas, NumPy y Scikit-learn.
Fundamentos de Machine Learning: Comprensión básica de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Capacidad analítica: Habilidad para interpretar datos, detectar patrones y generar insights para la toma de decisiones.
Conocimientos en IA
Disponibilidad para hacer la práctica al menos 4 meses, 6 meses (deseable)
Certificado seguro escolar

Deseable/Interés en aprender sobre:
Herramientas de visualización como Tableau, Power BI o Matplotlib.
Conocimiento en Big Data y procesamiento de datos en la nube (AWS, Azure, Google Cloud).
Manejo de frameworks como TensorFlow y PyTorch.