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Científico de Datos II
Career Insights for Data Scientist
See where this job fits in the broader career landscape. Knowing your career path helps you see what's possible from here.
Scorecard
Based on New Jersey data
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What they do
A Data Scientist utilizes skills and experience to systematically answer questions using data to provide actionable recommendations. Commonly utilizes advanced statistical analysis and machine learning techniques. Common responsibilities also include data cleaning and data management.
$109,134 / year median in New Jersey
+20% projected growth
Job Description
Científico de Datos II (Machine Learning) [Híbrido] Palabras clave: Científico de Datos IIData Scientist IICientífico de DatosData ScientistEspecialista en Machine LearningAnalista de Datos AvanzadoMachine LearningInteligencia ArtificialBig DataCiencia de DatosAnalítica AvanzadaPythonRSQLMLOps Misión: Diseñar, desarrollar, desplegar y optimizar modelos analíticos avanzados de Machine Learning e Inteligencia Artificial. Extraer valor estratégico a partir de grandes volúmenes de datos para resolver problemas complejos de negocio, impulsar la innovación y optimizar procesos.
Formación académica: Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Industrial, Estadística, Matemáticas, Ciencia de Datos o carreras afines. Deseable posgrado (Especialización o Maestría) en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Analytics o áreas relacionadas.
Funciones principales: Exploración, limpieza, enriquecimiento y feature engineering sobre conjuntos de datos masivos. Diseñar, entrenar, evaluar y seleccionar modelos de Machine Learning y Deep Learning. Implementar y desplegar modelos en entornos de producción mediante arquitecturas robustas y mejores prácticas de MLOps. Monitorear la deriva de datos (data drift) y el rendimiento continuo de los modelos desplegados.
Formación académica: Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Industrial, Estadística, Matemáticas, Ciencia de Datos o carreras afines. Deseable posgrado (Especialización o Maestría) en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Analytics o áreas relacionadas.
Experiencia:
De 3 a 5 años de experiencia desempeñándose en roles de Ciencia de Datos o Analítica Avanzada, participando en el ciclo de vida completo de modelos analíticos (diseño, entrenamiento, validación, despliegue y monitoreo). Programación avanzada en Python o R. Manejo avanzado de SQL y bases de datos relacionales/no relacionales. Estadística avanzada, probabilística y diseño de experimentos (A/B testing).Conocimientos clave:
Algoritmos de Machine Learning (supervisados y no supervisados) y Deep Learning. Librerías y frameworks clave: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Pandas, NumPy. MLOps básico/intermedio (MLflow, Docker, CI/CD para modelos). Plataformas Cloud (AWS, Azure o GCP) y herramientas de Big Spark/PySpark.Funciones principales: Exploración, limpieza, enriquecimiento y feature engineering sobre conjuntos de datos masivos. Diseñar, entrenar, evaluar y seleccionar modelos de Machine Learning y Deep Learning. Implementar y desplegar modelos en entornos de producción mediante arquitecturas robustas y mejores prácticas de MLOps. Monitorear la deriva de datos (data drift) y el rendimiento continuo de los modelos desplegados.