Data Scientist in NeuralWorks

NeuralWorks es una compañía de alto crecimiento fundada hace aproximadamente 2 años. Estamos trabajando a toda máquina en cosas que darán que hablar.

Somos un equipo donde se unen la creatividad, curiosidad y la pasión por hacer las cosas bien. Nos arriesgamos a explorar fronteras donde otros no llegan: un modelo predictor basado en monte carlo, una red convolucional para detección de caras, un sensor de posición bluetooth, la recreación de un espacio acústico usando finite impulse response.

Estos son solo algunos de los desafíos, donde aprendemos, exploramos y nos complementamos como equipo para lograr cosas impensadas.

Trabajamos en proyectos propios y apoyamos a corporaciones en partnerships donde codo a codo combinamos conocimiento con creatividad, donde imaginamos, diseñamos y creamos productos digitales capaces de cautivar y crear impacto.

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El equipo de analítica trabaja en diferentes proyectos que combinan volúmenes de datos enormes e IA, como detectar y predecir fallas antes que ocurran, optimizar pricing, personalizar la experiencia del cliente, optimizar uso de combustible, detectar caras y objetos usando visión por computador.

Como Data Scientist, trabajarás en conjunto con Ingenieros de Machine Learning, Translators, Ingenieros de Datos, entre otros, construyendo productos basados en datos que permitan llevar las prácticas de negocio al siguiente nivel.

El equipo de analítica no opera como un equipo de research separado, sino que está profundamente integrado con nuestros clientes y sus unidades de negocio, esto permite un feedback loop rápido para iterar, corregir y perfeccionar para finalmente conseguir el impacto de negocio.

En cualquier proyecto que trabajes, esperamos que tengas un gran espíritu de colaboración, una pasión por la innovación y el código de primer nivel. Nos encantan los makers por excelencia.

Tu trabajo variará de proyecto a proyecto, pero siguiendo una estructura similar

• Identificar problemas de analítica que tienen mayor impacto para la organización
• Familiarizarte con el problema junto a expertos, recabar información, opiniones y facts
• Investigar las mejores prácticas de la industria
• Definirás una hipótesis de trabajo y un approach técnico para resolver el problema, incluyendo el set de datos a utilizar, variables, periodo de tiempo, etc.
• Recopilar datasets estructurados y no estructurados desde múltiples fuentes
• Realizar limpieza de datos y validar correctitud
• Aplicar modelos y algoritmos para minería de datos
• Analizar resultados e identificar patrones y tendencias
• Diseñar junto a Ingenieros de Machine Learning soluciones que permitan capturar oportunidades
• Comunicar los resultados y discutirlos junto a expertos o tomadores de decisiones

• Grado universitario en disciplinas cuantitativas (ej: Ingeniería en Computación, Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Civil o Industrial)
• Experiencia demostrada de 1-2 años en roles de Data Scientist o Data Engineer
• Sólida experiencia con Python
• Fuerte entendimiento de estructuras de datos con habilidades analíticas relacionadas con el trabajo con conjuntos de datos no estructurados, conocimiento avanzado de SQL, incluida optimización de consultas
• Entendimiento de flujo de vida completo modelos de Machine Learning
• Excelentes habilidades analíticas, de diseño y resolución de problemas
• Sobresalientes habilidades de colaboración y comunicación
• Capacidad de presentar resultados en forma de presentaciones efectivas que narren una historia a través de datos para influenciar a tomadores de decisiones
• Alta curiosidad intelectual y obsesiva atención al detalle
• Inglés avanzado
• Fuerte sentido de responsabilidad e integridad

• Experiencia en GCP, especialmente el conjunto de servicios de procesamiento de datos y machine learning.
• Experiencia usando pipelines de CI/CD y Docker.

• MacBook Air M1 o similar (con opción de compra hiper conveniente)
• Bono por desempeño
• Bono de almuerzo mensual y almuerzo de equipo los viernes
• Horario flexible
• Flexibilidad entre oficina y home office
• Medio día libre el día de tu cumpleaños
• Inscripción en Coursera con plan de entrenamiento a medida
• Estacionamiento de bicicletas
• Vestimenta informal
• Salida de “teambuilding” mensual
• Entorno de trabajo agradable
• ¡Intégrate a un equipo de primera!