Role overview
REQUISITOS IMPRESCINDIBLES:
Conocimientos:
Análisis exploratorio, tratamiento, limpieza y validación de grandes volúmenes de datos históricos, incluyendo detección de valores atípicos, datos faltantes y análisis de calidad del dato.
Ingeniería de características (feature engineering), incluyendo generación de variables derivadas, normalización de datos, codificación de variables temporales y categóricas
Diseño, entrenamiento, validación y evaluación de modelos de inteligencia artificial, especialmente redes neuronales y modelos de optimización.
Programación avanzada en lenguaje Python para análisis de datos y desarrollo de modelos de inteligencia artificial
Uso de entornos de análisis basados en notebooks (Jupyter / Databricks)
Manejo de entornos Big Data y procesamiento distribuido mediante Apache Spark y PySpark, especialmente en plataformas cloud como Azure Databricks.
Visualización avanzada de datos y resultados.
Conocimiento en Databricks (valorable)
Conocimiento en solver de optimización Knitro (valorable).
Experiencia: [no hay mínima, 1-3 años de experiencia
REQUISITOS VALORABLES:
Certificaciones valorables:
Certificaciones de Machine Learning en AWS o Azure.
TITULACION REQUERIDA:
Formación:
Ingeniería (Ingeniería Informática, Ingeniería Industrial, Ingeniería de Telecomunicaciones u otras ingenierías afines).
Matemáticas.
Estadística.
Física.
Ciencias de Datos, Inteligencia Artificial o titulaciones equivalentes de carácter científico-técnico.
Valorable máster en ciencia de datos o similar.