Data Scientist en Brain Food

Somos Brain Food, una consultora especializada en analítica, ciencia de datos, y transformación digital.

Trabajamos de la mano con grandes compañías de diversos rubros, nacionales e internacionales, en proyectos de alta complejidad. Contamos con un equipo heterogéneo de profesionales con vasta experiencia en diversas industrias, los cuales tienen distintos intereses y especialidades.

Nuestro objetivo es generar alto impacto en nuestros clientes, trabajando en equipo, con profesionalismo, ética, motivación, preparación y honestidad. Tenemos una cultura diferenciadora, con una propuesta de valor muy atractiva para el equipo y un lugar para trabajar extraordinario.

Estamos emocionados por la reciente expansión de nuestras operaciones a México, y la oportunidad única que ofrecemos a los primeros integrantes de este nuevo capítulo en Brain Food, porque serán una pieza crucial en la consolidación de nuestra marca y de la apertura de nuestra primera oficina en el país.

El Data Scientist es un profesional altamente capacitado en análisis de datos, que utiliza técnicas estadísticas, de programación y de aprendizaje automático para extraer conocimientos significativos y tomar decisiones basadas en datos dentro de la organización.

El cargo implica el desarrollo de modelos analíticos y la implementación de soluciones prácticas y detallistas, considerando las capacidades y recursos del usuario final (clientes). Requiere trabajar en equipos multidisciplinarios y tener una perspectiva integral de negocios, combinando creatividad, innovación, metodología y conocimientos en tecnología y programación. Asimismo, el Data Scientist contribuye al crecimiento intelectual de Brain Food, aprendiendo constantemente de diversas industrias y generando valiosa experiencia para futuros desafíos.

• Análisis de Datos: recolectar, limpiar y organizar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes, como bases de datos, archivos planos, API, entre otros. Aplicar técnicas de análisis exploratorio para comprender la estructura y características de los datos
• Modelado Predictivo: desarrollar modelos predictivos utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático y estadística para predecir tendencias, identificar patrones y realizar pronósticos precisos
• Optimización de Algoritmos: optimizar algoritmos y modelos existentes para mejorar la precisión, eficiencia y escalabilidad, ajustando parámetros y explorando nuevas técnicas
• Visualización de datos: crear visualizaciones claras y significativas para comunicar los hallazgos y resultados al cliente, de manera efectiva
• Comunicación: comunicar los resultados efectivamente, contando una historia para facilitar la comprensión de los hallazgos y la toma de decisiones por parte del cliente
• Desarrollo Herramientas Analíticas: diseñar y desarrollar herramientas analíticas personalizadas y sistemas de soporte para la toma de decisiones basadas en datos, utilizando lenguaje de programación como Python, R o SQL
• Trabajo colaborativo: colaborar con equipos multidisciplinarios para abordar problemas complejos y proporcionar soluciones integrales al cliente
• Participar en proyectos asegurando la calidad de los entregables y el cumplimiento de plazos establecidos
• Investigar y mantenerse actualizado en análisis de datos, inteligencia artificial y metodologías para mejorar las capacidades analíticas, adquiriendo rápidamente conocimientos sobre diversas industrias y herramientas específicas
• · Apoyar en el desarrollo de propuestas internas para potenciales clientes, aportando con los conocimientos adquiridos en proyectos

Requisitos

• Formación en Ingeniería Civil Industrial/Matemática/Computación, Física, Estadística, carreras afines, o conocimientos demostrables en analítica avanzada
• Experiencia laboral de 1 a 2 años
• Manejo de Python, SQL y Git
• Conocimiento de bases de datos relacionales
• Conocimiento de:
  • Procesamiento de datos (ETL)
  • Machine Learning
  • Feature engineering, reducción de dimensiones
  • Estadística y analítica avanzada

Experiencia con:

• Herramientas de BI (Power BI o Tableau)
• Servicios cloud (Azure, AWS, GCP)
• Conocimiento de bases de datos no relacionales (ej: Mongo DB)
• Conocimiento de forecasting y costumer analytics
• Conocimiento en optimización