Data Scientist
Transforma datos complejos en previsiones estratégicas mediante modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial aplicada.
- Rol estratégico del Data Scientist
- Misiones principales
- Competencias clave
- Formación
- Sectores contratantes
- Evaluación en Faseya
- Evolución profesional
Perfiles cualificados en menos de 48h.
Rol estratégico del Data Scientist
Analiza grandes volúmenes de datos para entrenar modelos predictivos y algoritmos que automatizan decisiones operativas.
Misiones principales
Ciclo de vida de la ciencia de datos:
- ●Limpieza y feature engineering - preparación de datos para potenciar las señales predictivas.
- ●Entrenamiento de modelos ML - algoritmos de clasificación, regresión y clustering.
- ●Soluciones de IA Generativa - adaptación de LLMs y búsqueda semántica empresarial.
- ●Despliegue y MLOps - puesta en producción de modelos mediante microservicios FastAPI.
Convierte datos dispersos en una ventaja de mercado directa.
Competencias clave
Capacidades matemáticas y técnicas:
Competencias Clave
- ●Python, R, SQL avanzado
- ●Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM
- ●PyTorch, TensorFlow
- ●Pandas, Polars, NumPy
- ●MLflow, Docker, FastAPI
- ●Experimentación y pruebas A/B
Competencias Complementarias
- ●Hugging Face, Transformers, LangChain
- ●BigQuery, Snowflake, Databricks
- ●Visualización en Streamlit o PowerBI
- ●Plataformas cloud (AWS SageMaker, Vertex AI)
Formación
Máster o Doctorado en Estadística, Matemáticas Aplicadas, Informática o Inteligencia Artificial.
Sectores contratantes
- ●Fintech, aseguradoras, empresas tecnológicas, laboratorios y retail.
Evaluación en Faseya
Validación de rigor metodológico, prevención del sobreajuste y despliegue en producción.
Evolución profesional
Lead Data Scientist, Head of AI o Chief Data Officer (CDO).
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