Data Scientist in Andes Ag

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Andes ayuda a los agricultores a mejorar los rendimientos de sus cultivos mediante el diseño y desarrollo de semillas con capacidades genéticas mejoradas mediante el uso de tecnología microbiana e inteligencia artificial.

La empresa requiere a un profesional para el cargo de Data Scientist para desarrollar su labor en el laboratorio de investigación y desarrollo ubicado en Santiago de Chile.

Requerimientos del cargo

Responsabilidades del cargo:

Resolver problemas agrícolas complejos con datos de campo y laboratorio masivos y cumplir con las prioridades comerciales.

Realizar análisis de extremo a extremo desde el desarrollo de los requisitos de especificación de datos hasta el procesamiento de datos y la normalización y el modelado estadístico / probabilístico hasta el aprendizaje automatizado de forma continua.

Determinar los efectos causales de las intervenciones agrícolas.

Crear modelos de aprendizaje automático que pronostiquen los resultados de campo relevantes para el negocio y, simultáneamente, aumenten nuestra comprensión de los datos agrícolas masivos.

Contribuir a las recomendaciones comerciales y de ventas diseñando y desarrollando visuales de análisis de datos y presentándolos como guiones gráficos convincentes para audiencias no técnicas.

Competencias:

Ser capaz de resolver problemas complejos de análisis, identificando y aplicando adecuadamente técnicas avanzadas de análisis estadístico y métodos de aprendizaje automatizado según sea necesario, e inferir los efectos del tratamiento causal.

Una mente estratégica, capaz de priorizar rápidamente y con ganas de enseñar y guiar a los compañeros de equipo y aprender nuevas técnicas.

Sentirse cómodo con conjuntos de datos agrícolas y biológicos desordenados de una diversidad de fuentes no normalizadas imbuidas de un alto nivel de ambigüedad.

Interactuar de manera efectiva con un conjunto diverso de personas con conocimientos en agronomía, ingeniería, bioquímica, ventas y gestión de proyectos.

Capaz de sacar conclusiones apropiadas de datos ambiguos y recomendar el curso futuro de las acciones.

Requisitos:

  • Doctorado en una disciplina cuantitativa (por ejemplo, estadística / matemática aplicada, física, ingeniería, biología cuantitativa) o experiencia práctica equivalente.
  • Más de 3 años de experiencia en la industria de análisis estadístico y de aprendizaje automatizado de conjuntos de datos complejos.
  • Experiencia en ciencia de datos y / o equipos funcionales cruzados.
  • Experiencia de programación avanzada en Python (preferido) o R.
  • Experiencia de trabajo con una amplia gama de bibliotecas estadísticas, geoespaciales y de aprendizaje automatizado (por ejemplo, scikit-learn, statsmodels, etc.).
  • Experiencia trabajando con bases de datos (SQL), estructurando datos y lenguajes de programación.Experiencia trabajando en sistemas en la nube como AWS; fluidez con la línea de comando.

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