Científico de datos - Data scientist y business transformation specialist

Oportunidad: Únete a LIQUITTY COLOMBIA - CIBERGESTION COLOMBIA como Científico de datos (Machine Learning). Trabaja en un entorno dinámico donde tus análisis y conocimientos contribuirán al éxito de nuestros proyectos.

Perfil Profesional y Experiencia

• Experiencia general: Más de 4 años de experiencia comprobada construyendo soluciones end-to-end de Machine Learning.
• Experiencia sectorial: Deseable haber trabajado en los sectores financiero, fintech (específicamente en cobranza), consumo masivo o turismo.
• Enfoque de negocio: Capacidad demostrada para trabajar de la mano con áreas de crédito, cobranza y operaciones para traducir datos en decisiones de negocio con un impacto medible.

Requisitos Técnicos (Hard Skills)

• Lenguajes de Programación: Dominio de Python, SQL avanzado y DAX para Power BI.
• Bases de Datos: Experiencia sólida en SQL Server y MySQL, incluyendo la creación de consultas complejas, procedimientos almacenados y optimización de queries.
• Machine Learning: Conocimiento profundo en el desarrollo de modelos predictivos usando algoritmos como LightGBM, XGBoost y Scikit-learn. Experiencia en técnicas de regresión, clasificación, clustering, series de tiempo y detección de anomalías.
• Casos de Uso Específicos: Experiencia creando modelos de scoring crediticio y de propensión al pago.
• MLOps y Orquestación: Experiencia implementando prácticas de MLOps utilizando herramientas como MLflow (para tracking, registro y despliegue), Prefect (para orquestación de pipelines) y Optuna (para optimización de hiperparámetros).

• Librerías de Datos: Manejo avanzado de librerías de Python como Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Statsmodels y Feature-engine.
• Visualización y Business Intelligence (BI): Dominio en la creación de dashboards ejecutivos automatizados en Power BI y Looker Studio. Manejo avanzado de Excel, incluyendo Power Query y tablas dinámicas.

Metodologías y Habilidades Blandas

• Metodologías de trabajo: Conocimiento práctico de marcos de trabajo ágiles y orientados a datos como CRISP-DM, CRISP-ML, Scrum y Lean Six Sigma.
• Comunicación: Habilidad para comunicar resultados técnicos a través de tableros ejecutivos a públicos directivos o gerenciales.
• Optimización de procesos: Capacidad para automatizar flujos de trabajo (generación de reportes, limpieza de datos) utilizando Python y SQL.

Formación Académica e Idiomas

• Educación: Profesional en Ingeniería de Sistemas o carreras afines. Es altamente valorable contar con estudios de posgrado o especialización en Ciencia de Datos y Analítica.
• Idiomas: Nivel de inglés intermedio (B1), con fluidez para la lectura de documentación técnica y comunicación escrita.