Data Scientist in Dumas

Dumas is software engineering company which specialises in developing technological solutions, mainly in the area of large-scale mining, to help customers to optimize their processes and make data driven decisions. With this purpose we use state-of-the-art technologies for integration, Internet of Things, Big Data, Advanced Analytics, data visualization and Machine Learning.

Our team is currently growing. We are therefore looking for more professionals in data engineering and data science areas because we believe that an interdisciplinary team is the base for technological innovation. Our goal is to create an environment where everyone can develop their ideas and create new projects with a positive impact on our society.

Our goal is to become a recognized company in the optimization of mining processes through the use of latest generation computer tools

Como Data Scientist, tendrás como objetivo consolidar, depurar, analizar interpretar información relevante para realizar análisis cuantitativos y estructurales. Esto, mediante el desarrollo de modelos de machine learning (lenguaje Python) usando diferentes fuentes de información.

Ayudarás a nuestros clientes a tomar decisiones combinando datos y experiencia, utilizando tecnologías en state of art en el área de Big Data, Data Mining e Inteligencia Artificial. Su rol principal será aplicar técnicas de data science en los problemas de nuestros clientes, realizar análisis matemáticos y construir sistemas predictivos de alta calidad.

También estará en tus funciones el dar mantenimiento y soporte a lógicas y modelos ya existentes y desarrollados en Azure Databricks con Python. Así como el desarrollo y mantenimiento de elementos visuales desarrollados en Plotly/Dash (Python).

Lo que esperamos que hagas:

• Selección de features y labels, construcción y optimización de clasificadores y modelos predictivos aplicando técnicas de machine learning.
• Proveer estructurar para procesamiento y tratamiento de data cruda para disponibilizar su uso.
• Mejora de los procedimientos de recopilación de datos para incluir información relevante para la creación de sistemas analíticos.
• Procesar, limpiar y verificar la integridad de los datos utilizados para el análisis
• Realización de análisis ad-hoc y presentación de resultados de manera clara.
• Creación de sistemas automatizados de detección de anomalías y seguimiento constante de su rendimiento.
• Interactuar con clientes para entender y conceptualizar las problemáticas que desean resolver.

Como Data Scientist debes tener experiencia demostrable en el modelamiento matemático de problemáticas de alta complejidad basados en el uso y gestión de datos. Además, debes tener conocimientos transversales a los distintos softwares utilizados en Dumas.

• Excelente comprensión de las técnicas de aprendizaje automático y algoritmos, tales como k-NN, Naive Bayes, SVM, Decision Forests, entre otros.
• Estar titulado en Ingeniería Matemática, Ingeniería Estadística, Ingeniería Civil Industrial con mención o especialización en Matemática o Estadística. Para otras Ingenierías, se debe acreditar una sólida experiencia trabajando en data science.
• Sólidos conocimientos y experiencia de programación en python, especialmente en las principales librerías enfocadas en la ciencia de datos y machine learning (pandas, numpy, scipy, sklearn, entre otras)
• Conocimientos en herramientas de visualización tales como Ploty/Dash (Pyhton) y Power BI.
• Conocimiento usando lenguajes de consultas tales como SQL, Hive, Pig. En particular Azure SQL.

• Es deseable y es un plus si ha trabajado Jupyter Notebook y/o con Azure Databricks.
• Es deseable el conocimientos de otras herramientas de ciencia de datos y entornos estadísticos tales como R, Weka, entre otros
• Habilidades comunicacionales, tanto para entender a los clientes como para “explicar los datos” a clientes y otros miembros del equipo, de una forma que sea fácil de entender.
• Habilidades de programación orientada a algún paradigma en específico programación orientada a objetos, funcional, entre otros.