Data Science / Machine Learning Engineer in Price Lab

Somos una startUp que ofrece un sistema de etiquetas electrónicas para precios que permite actualizar los precios e información de manera inalámbrica y en tiempo real en todas las tiendas físicas que posee los Retailes. Gestionando de manera centralizada e eficiente la información y aplicación de descuentos, ofertas y promociones

Estamos buscando un aliado que será responsable y encargado de liderar y llevar a cabo proyectos de inteligencia artificial para la Empresa. Deberá tener una amplia experiencia en el desarrollo y despliegue de soluciones de aprendizaje automático de principio a finDesde el analisis y necesidades que tiene el negocio hasta la puesta en producción. Actualmente estamos desarrollando un proyecto que analiza y obtiene la data de nuestros clientes para recomendar precios y descuento eficiente llegando a objetivos plasmados. Incluyendo modelos implementados que son activamente utilizados por los usuarios finales.

• Con un historial de más de 4 años de experiencia.
• Amplia experiencia en programación en Python, con conocimientos sólidos en bibliotecas como pandas, NumPy y scikit-learn para el procesamiento de datos y la creación de modelos de aprendizaje automático.
• Experiencia en frameworks de aprendizaje profundo, incluyendo TensorFlow y Keras, para desarrollar y entrenar modelos de redes neuronales.
• Competencia en el uso de bibliotecas específicas para modelos de aumento de gradiente, como XGBoost y LightGBM, así como en técnicas de pronóstico y optimización.
• Habilidad en el manejo de bases de datos SQL y su integración con el flujo de trabajo de ciencia de datos.
• Experiencia en la visualización de datos utilizando herramientas como Tableau y Jupyter Notebook.
• Destreza en el control de versiones con Git y en la contenerización de aplicaciones con Docker y la gestión de contenedores con Kubernetes.
• Conocimientos y experiencia en la implementación de modelos de aprendizaje automático en la nube de AWS, utilizando servicios como SageMaker, ECS, Glue, Athena, DynamoDB, Lambda, EMR y RDS.
• Competencia en la construcción de pipelines de extremo a extremo para entrenar, evaluar y desplegar modelos de manera continua.

• Destaca por su habilidad excepcional en la comunicación tanto verbal como escrita, facilitando una colaboración efectiva con equipos multidisciplinarios.
• Cuenta con una amplia experiencia en el desarrollo y despliegue de soluciones de aprendizaje automático de principio a fin, incluyendo modelos implementados que son activamente utilizados por los usuarios finales.
• Experiencia en el desarrollo e implementación de modelos de series temporales, como XGBoost y DeepAR, para prever la demanda de productos o servicios (variable Cantidad).
• Familiaridad con modelos de RFM (Recency, Frequency, Monetary value) para la segmentación y análisis de clientes.
• Conocimientos en la aplicación de técnicas de clustering, como KMeans y Dynamic Time Warping (DTW), para la agrupación de datos y la identificación de patrones.