En 42Labs, buscamos un/a Data Science que se sienta cómodo/a moviéndose entre el análisis profundo y la entrega con foco en valor. Nos interesa alguien que disfrute aprender, colaborar y mejorar continuamente, con una forma de trabajar transparente y orientada a resultados.
El objetivo del rol es transformar datos en decisiones y soluciones que tengan impacto real: desde la formulación del problema y la ingeniería de datos, hasta el desarrollo de modelos, la validación y el despliegue en ambientes reales.
Responsabilidades clave (además de las funciones):
buscar calidad de datos, proponer experimentos, reducir riesgos de sesgo y sobreajuste, y asegurar que los modelos sean útiles en producción.
Requisitos
- Experiencia con Python para análisis y ML (por ejemplo: pandas, NumPy, scikit-learn, o frameworks equivalentes).
- Conocimientos sólidos en estadística y ML: regresión/clasificación, validación, métricas, feature engineering y control de overfitting.
- Buenas prácticas de tratamiento de datos: limpieza, normalización, manejo de missing values, y comprensión del dominio.
- Experiencia con SQL y/o tecnologías de datos para trabajar con datasets y diseñar consultas/transformaciones.
- Al menos un enfoque de despliegue y/o monitoreo de modelos (batch o near real-time) o experiencia integrando modelos en productos.
- Comunicación efectiva: explicar hallazgos y decisiones técnicas con claridad y empatía.
- Trabajo colaborativo: gusto por aprender en equipo, recibir feedback y compartir conocimientos.
Deseable que te mueva la curiosidad técnica y el pensamiento crítico: preguntarte qué significa el resultado, cómo afecta al negocio y qué se debe mejorar en la siguiente iteración.
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