Más de 4 años de experiencia laboral en ciencia de datos con la tecnología Dataiku Data Science Studio, AWS SageMaker u otras plataformas de ciencia de datos.
Prácticas en ingeniería analítica y ciencia de datos (Python, R, SQL, software ETL industrializado).
Experiencia con tipos de datos (estructurados / no estructurados).
Comprensión profunda de los principios de MLOps y la pila tecnológica (por ejemplo, MLFlow).
Experiencia con aprendizaje automático y marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch.
Conocimiento de plataformas de computación en la nube como AWS, Google Cloud o Azure.
Experiencia con herramientas de visualización de datos como Tableau o PowerBI.
Experiencia con bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural como spaCy, NLTK o Transformers.
Experiencia con herramientas de análisis de datos como Pandas, NumPy y Jupyter Notebooks.