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Resumen: Buscamos un científico de datos altamente cualificado con experiencia en Python, Databricks, Snowflake y AWS para diseñar, desarrollar e implementar soluciones avanzadas de aprendizaje automático (ML), centradas en la gestión de la cadena de suministro y la gestión de inventarios. Aspectos destacados: 1. Diseñar, desarrollar e implementar soluciones avanzadas de aprendizaje automático (ML) para clientes empresariales. 2. Responsabilidad integral desde los requisitos hasta la entrega de la solución. 3. Enfoque en la gestión de la cadena de suministro, especialmente en la gestión de inventarios. En Xenon7 colaboramos con empresas líderes y startups innovadoras en proyectos apasionantes y de vanguardia que aprovechan las tecnologías más recientes en diversos ámbitos de TI, incluidos Datos, Web, Infraestructura, IA y muchos otros. Nuestra experiencia en el desarrollo de soluciones de TI y en la provisión de recursos bajo demanda nos permite asociarnos con nuestros clientes en iniciativas transformadoras, impulsando la innovación y el crecimiento empresarial. Ya sea potenciando a organizaciones globales o colaborando con startups pioneras, estamos comprometidos a entregar soluciones avanzadas y de gran impacto que respondan a los desafíos más complejos actuales. **Requisitos** **Descripción del puesto** Buscamos un científico de datos altamente cualificado con sólida experiencia en Python, Databricks, Snowflake y AWS para diseñar, desarrollar e implementar soluciones avanzadas de aprendizaje automático (ML). El candidato ideal deberá poseer profundos conocimientos funcionales sobre gestión de la cadena de suministro —en particular sobre gestión de inventarios— y demostrar experiencia práctica con algoritmos clave de aprendizaje automático, como pronóstico de series temporales, modelos de regresión y redes neuronales. Este puesto exige responsabilidad integral, desde la recopilación de requisitos comerciales hasta la entrega de la solución, además de excelentes habilidades comunicativas y de gestión de partes interesadas. **Principales responsabilidades** * Colaborar con las partes interesadas comerciales para recopilar y analizar los requisitos, asegurando su alineación con los objetivos del proyecto. * Diseñar e implementar modelos de ML para casos de uso en gestión de la cadena de suministro y gestión de inventarios. * Trabajar con Python, Databricks y Snowflake para la preparación de datos, modelado y desarrollo de pipelines. * Aprovechar los servicios de AWS para construir, implementar y escalar soluciones de ML en entornos productivos. * Aplicar algoritmos avanzados, como pronóstico de series temporales, regresión, LSTM, redes neuronales y modelos de clasificación. * Liderar debates, presentar soluciones y asumir la responsabilidad total del proceso integral de entrega de ML. * Supervisar, evaluar y optimizar continuamente el rendimiento de los modelos. **Habilidades técnicas requeridas** * **Programación y plataformas de datos:** Python, Databricks, Snowflake * **Servicios en la nube:** AWS (servicios relacionados con ML y su implementación) * **Experiencia en aprendizaje automático:** Pronóstico de series temporales, regresión, LSTM, redes neuronales, modelos de clasificación **Conocimientos funcionales** * Comprensión sólida de la **gestión de la cadena de suministro**, con especial atención a los procesos y desafíos de la **gestión de inventarios**. **Habilidades profesionales** * Capacidad comprobada para recopilar requisitos comerciales y traducirlos en soluciones técnicas. * Mentalidad orientada a la resolución de problemas, con un enfoque proactivo y basado en la responsabilidad. * Excelentes habilidades comunicativas (orales y escritas) para interactuar con partes interesadas técnicas y no técnicas. **Cualificaciones** * Licenciatura o maestría en Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos, Ingeniería o campo afín. * 5 o más años de experiencia relevante en ingeniería de ML, ciencia de datos o entrega de soluciones de IA. * Experiencia previa en aplicaciones de ML para la cadena de suministro es muy deseable.
