Científico de Datos in LATAM Airlines

LATAM Airlines es una de las principales aerolíneas de pasajeros y carga en América Latina. Es parte del Grupo LATAM, compuesto por LAN y TAM, uno de los mayores grupos de aerolíneas del mundo en red de conexiones ofreciendo servicios de transporte para pasajeros a alrededor de 135 destinos en 22 países y servicios de carga a alrededor de 144 destinos en 27 países, con una flota de 322 aviones.

LATAM es una de las pocas aerolíneas de grado de inversión en el mundo (BBB). Estándares internacionales de calidad de la compañía permitieron su membresía en oneworld ™, la alianza de aerolíneas líderes mundiales de los cuales LATAM ha sido miembro por 10 años. Para más información visita www.latam.com, www.oneworldalliance.com o www.latamairlinesgroup.net

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La Gerencia de Analítica Avanzada está buscando un Científico de Datos

¿Cuál es la misión del cargo?

¿Crees que los datos pueden transformar la gestión de una compañía?

El Científico de Datos tiene como misión comprender el contexto de negocio y la información que este genera con el sentido de mejorar la toma de decisiones. Sus principales guías son el hambre por el conocimiento, las técnicas de aprendizaje estadístico (modelos) y el manejo de información (minería de datos y modelamiento). Mezclando competencias técnicas y de comprensión del contexto para ir en pos de transformar materia prima (datos) en valor para el negocio de una manera sustentable y escalable en el tiempo (aplicando el método científico).

¿Cuáles serían algunas de mis responsabilidades?

• Líder tecnológico dentro del equipo, en búsqueda constante de nuevas y mejores formas de trabajar adoptando y probando las nuevas herramientas cloud disponibles, con especial foco en Google Cloud Platform (Suite Corporativa).
• Punto de contacto en lo relacionado con micro servicios mediante modelos de ML (ej. personalización del sitio) en las distintas plataformas digitales de LATAM.
• Definir en conjunto con el equipo de Ingeniería de datos el Universo de información donde se acota un problema de negocio.
• Data Wrangling: Construir la estructura de los datos para optimizar su manipulación.
• Feature Engineering: Mejorar la calidad de los datos mediante construcción de características (o atributos), para aumentar la cantidad de conocimiento que aportan los datos para la resolución del problema.
• Modelamiento: Determinar la técnica de análisis adecuada para calzar con el problema de negocio a tratar.
• Delivery: Comunicar en el contexto, en tiempo y forma la mejora de proceso que se está buscando resolver.
• Feedback: Mejorar mediante el método científico el proceso de construcción de conocimiento y participar en la evaluación si existió una mejora al proceso abordado, mediante método científico.
• Documentación: Registrar los logros, nuevos conocimientos, tecnologías o problemas del proceso en general.

¿Cuáles son algunos de los requisitos que debo cumplir?

• Formación: Ingeniería Civil en Computación, Informática o similar
• Años de Experiencia: 2 a 3 de preferencia trabajando con Big Data
• Conocimientos específicos:
  • Conocimiento Avanzado en Python y sus librerías para Machine Learning, Data Engineering e IA.
  • DevOps (CDCI), experiencia en proyectos de software, Docker y micro-servicios (ideal kubernetes o contenedores)
  • Deseable conocimiento de frameworks utilizados para Deep Learning (ideal Kubeflow o Keras).
  • Habilidad para determinar requerimientos de hardware para ejecutar los modelos de Machine Learning, tanto para predicción online como offline.
  • Control de versiones
• Habilidades analíticas, orientado a resultados, proactividad.
• Disposición para conformar equipos multidisciplinarios, liderar proyectos y relacionarse con todas las áreas de la compañía y actores de la industria
• Idioma: Entendimiento de inglés leído.