Data Scientist in Falabella Retail

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Falabella es una de las compañías más grandes y consolidadas de América Latina. Desarrolla su actividad comercial a través de varias áreas de negocio, siendo las principales: las tienda por departamentos, mejoramiento del hogar y compañía de financiamiento comercial CMR, banco, viajes y seguros Falabella.

Falabella también es uno de los principales actores del mundo e-commerce en Latinoamérica, actualmente nos encontramos en búsqueda de un desarrollador Backend que sea proactivo para implementar mejoras al sistema logístico actual, logrando diferenciar a nuestra empresa.

Data Scientist

Buscamos a un experto en Machine Learning para ayudarnos a extraer valor desde los datos. Guiarás a los ingenieros de datos en los procesos de captura, logística, y transformación de datos y serás el responsable de orquestar el entrenamiento y predicción a escala de estos modelos tanto en desarrollo como producción.

Principales responsabilidades:

- Entender los requerimientos de negocio, y desarrollar los modelos en función de obtener los resultados.
- Gestionar los recursos (infraestructura como código), plataformas, datos, e ingenieros para asegurar los compromisos.
- Analizar los diferentes algoritmos de ML que puedan ser utilizados para el problema y lograr priorizarlos en función a su probabilidad de éxito y/o complejidad.
- Explorar y visualizar los datos para obtener entendimiento desde ellos y prevenir problemas de performance debido a errores, sesgos y/o información del futuro. Esto incluye también análisis sobre las predicciones de los modelos.
- Verificar la calidad de datos, y asegurarla en función a relevar reglas de limpieza de datos o criterios de negocio.
- Supervisar los procesos de adquisición de datos en función de necesitar ingestar más data en los proyectos.
- Encontrar y priorizar data sets en sistemas internos o externos que puedan ser utilizados para enriquecer los procesos.
- Definir las estrategias de validación, de modelos, procesos y resultados de los modelos.
- Definir los preprocesamientos e ingeniería de features aplicable a cada dataset.
- Definir los pipelines de enriquecimiento de datos
- Entrenar los modelos y supervisor su híper-parametrización
- Analizar los errores de los modelos y definir su plan de corrección y/o mitigación.
- Instalar modelos en producción.
- Sugerir mejoras para evolucionar la arquitectura de las soluciones, en pos de obtener procesos desacoplados, serverless y stateless.

Requisitos:

- Conocimiento de frameworks utilizados para Deep Learning como TensorFlow, PyTorch o Keras.
- Conocimiento Avanzado en Python y sus librerias para Machine Learning, Data Engineering e IA.
- Conocimiento en el manejo y visualización de datasets complejos (alta volumetría, alta complejidad, e información no estructurada).
- Habilidad para determinar requerimientos de hardware para ejecutar los modelos de Machine Learning, tanto para predicción online como offline.
- Familiaridad con Linux.

Deseables

Inglés - competencia profesional completa.
Conocimiento de Kubeflow o Contenedores.
Conocimiento en herramientas cloud, especialmente Google Cloud Platform.


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