Mexiko
Banco Mercantil del Norte, S.A.
Cobalto Talent
Data Scientist | Machine Learning
Mexiko
Monterrey, Nuevo León, Mexico
PythonSQLAWSGCPDockerKubernetes
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Über die Stelle
Data Scientist | Machine Learning | KI & Advanced Analytics | Datenbasierte Entscheidungsfindung
Wir suchen einen innovativen, analytischen und ergebnisorientierten Data Scientist, der unser wachsendes Team verstärkt und Organisationen in den USA in den Branchen Technologie, SaaS, Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel, Fertigung und Biotechnologie unterstützt.
Diese Rolle ist ideal für Fachleute, die leidenschaftlich daran interessiert sind, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, prädiktive Modelle zu erstellen und Machine Learning und künstliche Intelligenz zu nutzen, um reale Geschäftsprobleme zu lösen. Sie arbeiten mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um datengesteuerte Strategien zu entwickeln, die Produkte verbessern, Abläufe optimieren und das Geschäftswachstum fördern.
Wenn Sie begeistert davon sind, mit großen Datensätzen, fortschrittlichen Analysen, KI-Technologien und modernsten Data-Science-Tools zu arbeiten, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.
Ihre Aufgaben
- Sammeln, Bereinigen, Transformieren und Analysieren von strukturierten und unstrukturierten Daten aus mehreren Quellen.
- Entwickeln von prädiktiven Modellen, machine learning-Algorithmen und statistischen Analysen zur Lösung von Geschäftsproblemen.
- Erstellen, Validieren und Bereitstellen von machine learning-Modellen für Produktionsumgebungen.
- Analysieren von Kundenverhalten, Geschäftsleistung, betrieblicher Effizienz und Markttrends.
- Zusammenarbeit mit Produkt-, Engineering-, Business-Intelligence-, Marketing- und Führungsteams, um Geschäftsprobleme in analytische Lösungen zu übersetzen.
- Entwerfen und Pflegen von Datenpipelines, Feature-Engineering-Prozessen und Modellüberwachungs-Frameworks.
- Erstellen von Dashboards, Berichten und Visualisierungen, um komplexe Erkenntnisse an technische und nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren.
- Durchführen von A/B-Tests, Hypothesentests, Prognosen und statistischen Modellierungen.
- Optimieren von Datenqualität, Modellleistung und Automatisierungsprozessen.
- Auf dem Laufenden bleiben über aufkommende KI-, Machine Learning- und Data-Science-Technologien und Best Practices.
Was wir suchen
Data-Science-Expertise
- Data Science
- Machine Learning
- Prädiktive Analytik
- Statistische Modellierung
- Data Mining
- Feature Engineering
- Prognose
- Zeitreihenanalyse
- A/B-Tests
- Hypothesentests
- Datenvisualisierung
- Business Analytics
- Natural Language Processing (NLP)
- Empfehlungssysteme
- Deep Learning
- KI-Modellentwicklung
- Data Storytelling
- Modellbereitstellung
- Modellüberwachung
- Datenbasierte Entscheidungsfindung
Programmiersprachen & Technologien
Erfahrung mit einer oder mehreren der folgenden Technologien:
- Python (Erforderlich)
- SQL (Erforderlich)
- R
- PySpark
- Scala
- Git
- Jupyter Notebook
- Google Colab
Machine Learning & KI
- Scikit-learn
- TensorFlow
- PyTorch
- XGBoost
- LightGBM
- OpenAI API
- LangChain
- Hugging Face
- MLflow
Cloud & Datenplattformen
- AWS
- Microsoft Azure
- Google Cloud Platform (GCP)
- Databricks
- Snowflake
- BigQuery
- Redshift
- Azure Synapse
Visualisierung & BI
- Power BI
- Tableau
- Looker
- Matplotlib
- Seaborn
- Plotly
Was wir suchen
- Bachelor-Abschluss in Data Science, Informatik, Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen, künstlicher Intelligenz oder einem verwandten Fachgebiet.
- 3+ Jahre Erfahrung in Data Science, Machine Learning oder Advanced Analytics.
- Starke Kenntnisse in Python und SQL.
- Erfahrung im Erstellen, Validieren und Bereitstellen von machine learning-Modellen.
- Fundierte Kenntnisse in Statistik, prädiktiver Modellierung und Datenanalyse.
- Erfahrung in der Arbeit mit großen Datensätzen und Cloud-basierten Datenplattformen.
- Erfahrung in der Kommunikation technischer Ergebnisse an Business-Stakeholder.
- Starke Problemlösungs-, analytische Denk- und kritische Urteilsfähigkeiten.
- Professionelle Englischkenntnisse (B2+/C1 bevorzugt).
- Fähigkeit, selbstständig in einer Remote- und multikulturellen Umgebung zu arbeiten.
Anforderungen
Data Scientist – Hohe Passform für Lebenslauf-Anforderungen
- Bachelor-Abschluss in Data Science, Informatik, Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen, künstlicher Intelligenz oder einem verwandten Fachgebiet.
- 3+ Jahre Erfahrung als Data Scientist, Machine Learning Engineer oder Advanced Analytics Professional.
- Starke Kenntnisse in Python und SQL.
- Erfahrung im Erstellen und Bereitstellen von Machine Learning- und prädiktiven Analytikmodellen.
- Fundierte Kenntnisse in Statistik, Hypothesentests, A/B-Tests und statistischer Modellierung.
- Erfahrung mit Machine Learning-Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost oder LightGBM.
- Erfahrung in der Arbeit mit großen Datensätzen, Datenbereinigung, Feature Engineering und Datenvisualisierung.
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder Google Cloud).
- Erfahrung mit Power BI, Tableau oder Looker für Datenvisualisierung und Management-Reporting.
- Professionelle Englischkenntnisse (B2+).
Bevorzugte Qualifikationen
- Master-Abschluss in Data Science, Statistik, KI, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet.
- Erfahrung in der Unterstützung von US-amerikanischen Unternehmen oder globalen Organisationen.
- Erfahrung mit Generative AI, Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder KI-Anwendungen.
- Erfahrung mit MLOps, Modellbereitstellung und Produktionsumgebungen.
- Kenntnisse in Docker, Kubernetes, CI/CD und API-Entwicklung.
- Erfahrung in den Branchen SaaS, Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel oder Biotechnologie.
- AWS, Azure, GCP, Databricks, TensorFlow oder Microsoft-Zertifizierungen.
Bevorzugt (Bonus)
- Master-Abschluss in Data Science, KI, Statistik oder einem verwandten Fachgebiet.
- Erfahrung in der Unterstützung von US-amerikanischen Unternehmen oder globalen Organisationen.
- Erfahrung mit Generative AI, LLMs, OpenAI API, LangChain, Hugging Face oder RAG.
- Erfahrung mit Databricks, Snowflake, BigQuery oder Redshift.
- Kenntnisse in MLOps, Docker, Kubernetes, CI/CD und Modellbereitstellung.
- Erfahrung in den Branchen SaaS, Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel, Fertigung oder Biotechnologie.
- KI-, Cloud- oder Data-Science-Zertifizierungen (AWS, Azure, Google Cloud, TensorFlow, Databricks, etc.).
Warum bei uns einsteigen?
Treten Sie einer zukunftsorientierten Organisation bei, in der Sie komplexe Geschäftsprobleme mithilfe von Daten, künstlicher Intelligenz und fortschrittlichen Analysen lösen. Sie arbeiten mit erstklassigen Teams zusammen, beeinflussen strategische Entscheidungen und entwickeln innovative Lösungen, die messbare Geschäftsergebnisse für Organisationen in den USA erzielen.
Nächster Schritt
Bitte denken Sie daran, Ihre E-Mails zu überprüfen und Ihr One-Way-Video-Interview abzuschließen. Dies ist der nächste Schritt in unserem Einstellungsprozess und hilft uns, Ihre technischen Fähigkeiten, Ihr analytisches Denken, Ihren Problemlösungsansatz und Ihre Fähigkeit, Daten in Geschäftswert umzuwandeln, besser zu verstehen. Wir freuen uns darauf, mehr über Sie zu erfahren!
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
Für mehr Stellen berücksichtigt werden, ohne den ganzen Prozess zu wiederholen? Erstellen Sie Ihr Profil, damit Unternehmen auf Nort Sie finden.
Profil erstellen
