Mexiko
Corning
Multiplica
Data Scientist
RemoteMexiko
Ciudad de México, Mexico
PythonSQLAWSGCP
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Über die Stelle
Multiplica sucht Sie!
Wir sind eine auf die Vermittlung der besten Arbeitsmöglichkeiten für digitale Talente spezialisierte Beratungsfirma.
Wir verfügen über 20 Jahre Erfahrung in der Rekrutierung von kompetenten, innovativen und wachstumsorientierten Fachkräften für unsere Kunden.
Wir arbeiten derzeit mit Unternehmen in LATAM, den USA, Europa und Afrika zusammen und beschäftigen Talente, die vor Ort und/oder remote in verschiedenen Teilen der Welt tätig sind.
Unsere Talente sind die Veränderungsagenten, die die Organisationen der Zukunft gestalten. Werden Sie Teil dieser Veränderung!
Derzeit suchen wir für einen unserer führenden Kunden im Bereich Finanzdienstleistungen und Mikrofinanzen einen: DATA SCIENTIST
Ziel der Position
Wir suchen einen Data Scientist, der sich der DataOps & MLOps-Strategie von Gentera anschließt, um Machine Learning-Modelle zu entwerfen, zu trainieren und zu überwachen, die dem Unternehmen einen Mehrwert bringen. Sie agieren eigenständig, initiativ und kommunizieren aktiv mit Ihrem Manager und Team. Die Person ist für den gesamten Lebenszyklus des Modells verantwortlich, von der Identifizierung und Validierung der Daten bis zur Migration auf die analytische Cloud-Plattform. Sie arbeiten eng mit den internen Teams zusammen, um den Zugriff auf eigene Daten eines regulierten Finanzinstituts zu ermöglichen, und steigern schrittweise Ihr Autonomielevel, sobald Sie Ergebnisse vorweisen.
Verantwortlichkeiten
- Identifizierung, Abbildung und Extraktion der Modell-Inputs (Datenquellen, Formate und Häufigkeit).
- Verarbeitung und Dokumentation der identifizierten Inputs unter Anwendung von Datenvalidierungsmethoden und Konsistenzprüfungen.
- Durchführung explorativer Datenanalysen, Verarbeitung und Aufbereitung der zu verwendenden Daten.
- Durchführung von Experimenten und Training von Machine Learning-Modellen (Klassifizierung, Regression, Clustering), Bewertung der Ergebnisse zur Auswahl des besten Modells.
- Generierung von Validierungen zur Konsistenz der Modellleistung (Kreuzvalidierung, Backtesting).
- Entwicklung der Überwachung der Modellleistung, des Data Drifts und der Geschäftsmetriken.
- Zusammenarbeit mit dem Machine Learning / MLOps-Ingenieur bei der Vorbereitung der Modelle für den produktiven Einsatz.
- Migration der vom Data-Science-Team trainierten Modelle auf eine analytische Modellplattform in GCP.
- Erstellung klarer und wiederverwendbarer Dokumentationen, die die zukünftige Wartung der Modelle erleichtern.
- Ständige Weiterbildung über die neuesten analytischen technologischen Werkzeuge, um deren Nutzung und Anwendung in Projekten zu gewährleisten.
Anforderungen
- Erfahrung von +03 in Data Science als Data Scientist.
- Fortgeschrittene Erfahrung mit Python im Kontext von Machine Learning.
- Mittlere Erfahrung mit SQL und Best Practices für die Erstellung von Datenabfragen.
- Grundlegende Erfahrung mit GIT und Best Practices für Reproduzierbarkeit und Versionierung.
- Erfahrung in der Cloud für ML: GCP (Vertex AI/BigQuery) oder AWS (SageMaker).
- Training von Machine Learning-Modellen (Klassifizierung, Regression, Clustering), Kenntnisse in Statistik (Wahrscheinlichkeit und Verteilungen) und Nutzung von Jupyter Notebooks.
- Verfügbarkeit für eine hybride Arbeitsweise von Montag bis Freitag von 08:00 bis 18:00 Uhr in Mexiko-Stadt, Mexiko.
- Vorbereitung von Modellen für die Produktion, mit wünschenswerten Kenntnissen in MLOps/Modell-Deployment; Diplomarbeiten oder Zertifizierungen in Data Science, ML oder KI sind ein Plus.
Vorteile
- Anstellung in der Gehaltsliste ab dem ersten Arbeitstag mit allen gesetzlichen Leistungen.
- Anstellung für 3 Monate (Probezeit), danach unbefristet.
- Zusätzliche Urlaubstage über die gesetzlichen Regelungen hinaus.
- Unternehmensvorteile von Multiplica.
- Wachstumschancen.
- Kontinuierliches Lernen: kostenloser Zugang zu Kursen und ständigen Schulungen.
- Teilnahme am Empfehlungsprogramm.
- Angenehmes Arbeitsklima.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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Capgemini
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