Cervecería y Maltería Quilmes está armando células de datos para automatizar y optimizar procesos y análisis de datos en todas las áreas.
Estás células de datos trabajan bajo el área de tecnología pero muy cerca de las áreas de negocio y operativas entre ellas Logística y Supply Chain, Comercial, Finanzas, etc.
Actualmente buscan Data Scientist con conocimiento de Python.
¿Cómo es el día a día del data scientist?:
¿Qué va a tener resuelto?
La necesidad del negocio llegará ya relevada. Va a tener claro qué datos y tablas tiene que utilizar, esas son responsabilidades del equipo que lo va a acompañar
¿Qué no va a tener resuelto y es su responsabilidad?
Va a tener que armar el código en Python desde 0. Ese código de Python va a importar las diferentes tablas, integrarlas, generar un data frame, entrenar el algoritmo, predecir y evaluar el modelo.
El armado del código de Python desde 0 es su mayor responsabilidad.
¿Dónde va a recibir soporte?
Va a estar acompañado de un data scientist senior que lo van a ayudar a pensar el algoritmo, darle propuestas metodológicas si el algoritmo predice mal, y será su soporte en caso de que tenga algún bloqueante en los datos.
También va a recibir soporte en la puesta a producción del algoritmo y en la interacción con el negocio.
¿Cómo trabajamos?
Usamos metodología agile. Trabajamos con squads. Tenemos en cada squad un Product Owner, analista funcional, visualizador, data engineer y scrum master.
El Data Scientist va a interactuar con su squad y con el soporte del líder de Data Scientist
¿En qué tipo de algoritmos va a trabajar?
Los algoritmos que vamos a cubrir en los próximos 6 meses van a girar en torno a temáticas de clustering y algorimtos de clasificación.
¿Cómo queremos que sea el data scientist?
Tiene que ser “hands on”. Tiene que amar programar en Python. Disfrutar de armar un código de Python performante que cubra todas las etapas del proceso.
Tiene que tener estudios y experiencia en machine learning (mínimo 1 año). Necesitamos que maneje muy bien: Clustering, XGBoost y modelos de regresión. No necesitamos que sea experto en Deep learning, Computer visión o NLP.
Debe tener facilidad de interacción con diferentes perfiles. Del lado soft va a trabajar con el usuario del modelo, el negocio. Del lado hard va a trabajar con los data engineer, visualizadores y funcionales.
Estamos buscando dos perfiles: Ideal si uno proviene de ciencias sociales (economía, sociales, etc.) y el otro proviene de sistemas (ingeniería, licenciatura, ciencias de la computación).
El DS proveniente de las ciencias sociales va a trabajar en temáticas relacionadas a clustering, forecast. El proveniente de sistemas va a trabajar en temáticas relacionadas a marketing digital, con info proveniente de APIs.
¿Cómo es el stack de trabajo?
Su entorno de trabajo es Cloud. Tenemos dos entornos en la nube. Usamos Microsft Azure con Databricks. Y Google Cloud Plattform a través de Big Query.
¿Plus adicionales?
Habilidades de presentación.
Conocimientos de Power BI.
Conocimientos de Data Engineer
Duración: 6 meses
Disponibilidad: Full-time
Modalidad: Remoto
Cervecería y Maltería Quilmes está armando células de datos para automatizar y optimizar procesos y análisis de datos en todas las áreas.
Estás células de datos trabajan bajo el área de tecnología pero muy cerca de las áreas de negocio y operativas entre ellas Logística y Supply Chain, Comercial, Finanzas, etc.
Actualmente buscan Data Scientist con conocimiento de Python.
¿Cómo es el día a día del data scientist?:
¿Qué va a tener resuelto?
La necesidad del negocio llegará ya relevada. Va a tener claro qué datos y tablas tiene que utilizar, esas son responsabilidades del equipo que lo va a acompañar
¿Qué no va a tener resuelto y es su responsabilidad?
Va a tener que armar el código en Python desde 0. Ese código de Python va a importar las diferentes tablas, integrarlas, generar un data frame, entrenar el algoritmo, predecir y evaluar el modelo.
El armado del código de Python desde 0 es su mayor responsabilidad.
¿Dónde va a recibir soporte?
Va a estar acompañado de un data scientist senior que lo van a ayudar a pensar el algoritmo, darle propuestas metodológicas si el algoritmo predice mal, y será su soporte en caso de que tenga algún bloqueante en los datos.
También va a recibir soporte en la puesta a producción del algoritmo y en la interacción con el negocio.
¿Cómo trabajamos?
Usamos metodología agile. Trabajamos con squads. Tenemos en cada squad un Product Owner, analista funcional, visualizador, data engineer y scrum master.
El Data Scientist va a interactuar con su squad y con el soporte del líder de Data Scientist
¿En qué tipo de algoritmos va a trabajar?
Los algoritmos que vamos a cubrir en los próximos 6 meses van a girar en torno a temáticas de clustering y algorimtos de clasificación.
¿Cómo queremos que sea el data scientist?
Tiene que ser “hands on”. Tiene que amar programar en Python. Disfrutar de armar un código de Python performante que cubra todas las etapas del proceso.
Tiene que tener estudios y experiencia en machine learning (mínimo 1 año). Necesitamos que maneje muy bien: Clustering, XGBoost y modelos de regresión. No necesitamos que sea experto en Deep learning, Computer visión o NLP.
Debe tener facilidad de interacción con diferentes perfiles. Del lado soft va a trabajar con el usuario del modelo, el negocio. Del lado hard va a trabajar con los data engineer, visualizadores y funcionales.
Estamos buscando dos perfiles: Ideal si uno proviene de ciencias sociales (economía, sociales, etc.) y el otro proviene de sistemas (ingeniería, licenciatura, ciencias de la computación).
El DS proveniente de las ciencias sociales va a trabajar en temáticas relacionadas a clustering, forecast. El proveniente de sistemas va a trabajar en temáticas relacionadas a marketing digital, con info proveniente de APIs.
¿Cómo es el stack de trabajo?
Su entorno de trabajo es Cloud. Tenemos dos entornos en la nube. Usamos Microsft Azure con Databricks. Y Google Cloud Plattform a través de Big Query.
¿Plus adicionales?
Habilidades de presentación.
Conocimientos de Power BI.
Conocimientos de Data Engineer
Duración: 6 meses
Disponibilidad: Full-time
Modalidad: Remoto