Científico de Datos - Gran Maestro de Kaggle

Descripción

Resumen: Buscamos un científico de datos altamente calificado con perfil de Gran Maestro de Kaggle para transformar conjuntos de datos complejos en conocimientos accionables y modelos de alto rendimiento para un laboratorio de investigación de IA. Aspectos destacados: 1. Colaborar con científicos de datos y ingenieros de aprendizaje automático de clase mundial 2. Trabajar en flujos de trabajo de investigación de IA de vanguardia 3. Resolver desafíos de ciencia de datos de alto impacto en el mundo real **Tipo de colaboración:** Contratista independiente **Modalidad de trabajo:** Totalmente remota **Horas:** 30–40 horas/semana o jornada completa (flexible) ### **Acerca del puesto** Estamos colaborando con un destacado laboratorio de investigación de IA para contratar a un científico de datos altamente calificado **con perfil de Gran Maestro de Kaggle**. En este puesto, transformará conjuntos de datos complejos en conocimientos accionables, modelos de alto rendimiento y flujos de trabajo analíticos escalables. Colaborará estrechamente con investigadores e ingenieros para diseñar experimentos rigurosos, construir modelos avanzados de estadística y aprendizaje automático, y desarrollar marcos impulsados por datos que respalden las decisiones de producto e investigación. ### **Responsabilidades clave** * Analizar grandes conjuntos de datos complejos para descubrir patrones y generar conocimientos accionables * Construir modelos predictivos y tuberías de aprendizaje automático en: + Datos tabulares + Datos de series temporales + Procesamiento del lenguaje natural (PLN) + Conjuntos de datos multimodales * Diseñar e implementar estrategias de validación, marcos experimentales y metodologías analíticas * Desarrollar flujos de trabajo de datos automatizados, tuberías de características y entornos de investigación reproducibles * Realizar análisis exploratorio de datos (AED), pruebas de hipótesis e investigaciones guiadas por modelos * Traducir los resultados analíticos en recomendaciones claras para los equipos de ingeniería, producto y dirección * Colaborar con ingenieros de aprendizaje automático para llevar los modelos a producción y garantizar flujos de trabajo de datos confiables a escala * Presentar hallazgos mediante paneles de control, informes estructurados y documentación ### **Calificaciones requeridas** * Gran Maestro de Competencias de Kaggle o logro equivalente (clasificaciones de primer nivel, múltiples medallas o desempeño excepcional en competencias) * 3–5\+ años de experiencia en ciencia de datos o análisis aplicado * Dominio sólido de Python y herramientas de datos (Pandas, NumPy, Polars, scikit\-learn, etc.) * Experiencia en la construcción integral de modelos de aprendizaje automático (ingeniería de características, entrenamiento, evaluación, despliegue) * Comprensión sólida de métodos estadísticos, diseño experimental y análisis causal/cuasiexperimental * Conocimiento de pilas de datos modernas (SQL, conjuntos de datos distribuidos, paneles de control, herramientas de seguimiento de experimentos) * Excelentes habilidades comunicativas y capacidad para presentar conocimientos analíticos con claridad ### **Deseable** * Contribuciones en múltiples categorías de Kaggle (Cuadernos, Conjuntos de datos, Discusiones, Código) * Experiencia en laboratorios de IA, fintech, análisis de producto o organizaciones impulsadas por aprendizaje automático * Conocimiento de modelos de lenguaje grande (LLM), incrustaciones (embeddings) y técnicas modernas de aprendizaje automático para texto, imágenes y datos multimodales * Experiencia con ecosistemas de big data (Spark, Ray, Snowflake, BigQuery, etc.) * Conocimiento de métodos bayesianos o marcos de programación probabilística ### **¿Por qué unirse?** * Trabajar en flujos de trabajo de investigación de IA de vanguardia * Colaborar con científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático de clase mundial * Resolver desafíos de ciencia de datos de alto impacto en el mundo real * Experimentar con estrategias avanzadas de modelado y técnicas de validación de nivel competitivo * Opciones flexibles de colaboración ideales para solucionadores de problemas de nivel Kaggle