What you’ll do:
Responsabilidades:
- Apoyar en iniciativas de datos e inteligencia artificial, trabajando estrechamente con equipos de producto, ingeniería y negocio.
- Preparar y limpiar conjuntos de datos, documentar supuestos y realizar análisis exploratorios para identificar patrones, sesgos y requisitos de calidad de datos.
- Contribuir a la documentación técnica y de procesos: registros, guías de uso y checklist de lanzamiento.
- Participar en revisiones de código, sesiones de brainstorming y presentaciones de resultados a stakeholders internos.
- Apoyar en la monitorización post-lanzamiento de modelos y pipelines, recopilando métricas y reportando incidencias a los responsables.
- Mantenerse al día con tendencias en data y AI y proponer mejoras prácticas para acelerar lanzamientos y asegurar calidad.
- What is required:
Estudiante avanzado en Ingeniería Informática o carrera afín.
- Conocimientos prácticos en Python y bibliotecas comunes (pandas, scikit-learn, numpy). manejo de SQL.
- Comprensión básica de conceptos de machine learning (regresión, clasificación,
validación cruzada) y métricas de evaluación.
- Habilidades analíticas sólidas, atención al detalle y capacidad para traducir problemas de negocio en soluciones basadas en datos.
- Actitud proactiva y enérgica, con fuerte disposición para aprender y enfoque continuo en la búsqueda de soluciones y mejoras.
- Manejo de Power Bi para la presentación de datos y conocimientos en data analystics
- Capacidad para trabajar en equipo, comunicarse claramente y recibir feedback constructivo.
- Deseable: experiência previa en proyectos académicos o personales con modelos ML, uso de herramientas de versionado (Git) y exposición de IA.
Inglés Conversacional mínimo B2
- What’s in it for you:
- Paquete de compensación atractivo acorde al mercado y al nível de prácticas.
- Posibilidad de aprendizaje práctico en proyectos reales de datos e IA con mentoría de especialistas.
- Reconocimientos, eventos de la empresa, act