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Científico de Datos Digital Business

Job Description



El proceso de transformación digital de la industria requiere de profesionales que hagan uso de los grandes volúmenes de datos que se producen en planta y los transformen en información valiosa para el sector; fundamentando la toma de decisiones y optimizando procesos productivos. 
Siemens busca un ingeniero o ingeniera que sea capaz de analizar datos operacionales de equipos en servicio para tratarlos provechosamente y entregar un producto de alto valor a nuestros clientes.


Cuáles serán tus responsabilidades

• Recolectar, limpiar, preprocesar, realizar ingeniería de características para datos recolectados desde distintas fuentes, para habilitar su posterior utilización en análisis avanzados con herramientas de ciencias de datos. 
• Usar diversas herramientas de análisis, algoritmos de Machine Learning y estadística, analizar e interpretar datos operacionales de activos físicos en servicio.
• Diseñar y entrenar nuevos  modelos y existentes que hagan uso de esos datos.
• Realizar la instalación, configuración, mantenimiento y actualización de los módulos y/o plataformas de Machine Learning en ambientes de desarrollo y producción.
• Trabajar junto al equipo de desarrollo en su implementación y mantenimiento, reentrenamiento de los modelos y tareas de automatización asociadas.
• Generar y Mantener actualizada la documentación y diccionarios de datos de los proyectos. 
• Reportar y presentar resultados en equipos internacionales, diversos y altamente motivados.
• Planificar y organizar sus actividades de acuerdo a los objetivos de los proyectos en curso.
• Proponer nuevas ideas de recolección de datos que potencialmente podrían agregar valor a los sistemas desarrollados. Innovar en relación a dar valor a los datos que se encuentren a disposición.
• Identificar y comunicar limitaciones de la data en caso de existir.
• Recoger retroalimentación sobre su trabajo e implementar mejoras.
• Mejora continua de las prácticas y procedimientos de los trabajos en línea con los valores de Siemens.
• Deseable trabajar bajo estándares de ciberseguridad: ISO 27001 / IEC 62443.

Requisitos del profesional requerido:

• Profesional Titulado de Ingeniería Eléctrica, Mecánica, Computacional o afín
• Conocimiento y experiencia lenguajes de programación Python y uso de librerías para trabajo de Machine Learning y análisis estadístico, descriptivo, inferencial, predictivo, detección de anomalías y eventos.
• Experiencia en el manejo y análisis de datos.
• Experiencia en el desarrollo de modelos basados en datos.
• Experiencia en desarrollo e implementación de proyectos de machine learning, conocimientos en áreas de analítica de datos como machine learning, modelamientos y experiencias en el uso de librerías como Numpy, TensorFlow, Keras, Scikit-learn o similares. 
• Experiencia en métodos de visión computacional y técnicas de machine learning asociadas.
• Experiencia en proyectos con uso de técnicas y algoritmos de machine learning aplicadas a series de tiempo, asociado a diversas fuentes de información, sensores, logs históricos, etc. 
• Manejo en bases de datos relacionales y no relacionales, SQL, non-SQL, tales como PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB, Dynamo DB. 
• Conocimiento y experiencia en servicios Cloud (Azure, GCP, AWS) relacionados al procesamiento de datos y machine learning.
• Manejo de versionamiento en repositorios GIT, DevOps.
• Familiaridad con frameworks de desarrollo software basados en Python, tales como Flask o Django.
• Manejo de modelos de machine learning como parte de proyectos basados en web y/o implementados con interfaces API REST para su utilización en forma de microservicios. 
• Trabajo en equipo remotos, multiculturales.
• Disposición e interés en trabajar con metodología Ágil.
• Nivel Alto de Ingles oral y escrito.
• Proactivo, autodidacta. 
• Buena comunicación.
• Deseables conocimientos sobre el funcionamiento de equipos eléctricos y/o mecánicos en procesos industriales.


Organization: Portfolio Companies

Company: Siemens S.A.

Experience Level: Experienced Professional

Job Type: Full-time

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