Senior Data Scientist
Solvd
Remoto
hace 1 mes
A convenirDirecto de la empresa
Se busca Senior Data Scientist especializado en Time Series para unirse al equipo de Factored y ayudar a construir soluciones de análisis de datos de última generación en la intersección de manufactura y análisis avanzado.
Aplicá si te apasiona el análisis de series de tiempo y querés unirte a un equipo innovador en un ambiente remoto y colaborativo.
Estamos buscando un Senior Data Scientist - Time Series Specialist para unirse a nuestro equipo y ayudar a construir soluciones de última generación en la intersección de fabricación y análisis avanzado. En este rol, diseñarás e implementarás sistemas de aprendizaje automático escalables que detecten anomalías, descubran causas raíz y transformen datos de registro de fabricación y prueba complejos en información procesable que impulse la calidad del producto y la eficiencia operativa. Responsabilidades funcionales: - Diseñar e implementar modelos de aprendizaje automático y estadísticos para la detección de anomalías en registros de prueba de fabricación a gran escala y resultados de máquinas. - Trabajar con datos de series temporales de alto volumen y estructurados de registros de máquinas, cumpliendo con los requisitos de baja latencia en entornos de producción. - Construir canalizaciones de detección en tiempo real (en línea en vivo) y flujos de trabajo de análisis de fallas post-hoc y análisis de causa raíz. - Traducir la experiencia en el dominio en sistemas escalables y listos para la producción, asegurando confiabilidad, observabilidad y rendimiento. - Evaluar continuamente y aplicar técnicas emergentes en aprendizaje automático y análisis de series temporales para mejorar el rendimiento y la robustez del modelo. Calificaciones: - 5+ años de experiencia en Data Science, Machine Learning o un campo relacionado. - Experiencia práctica en la construcción de modelos de detección de anomalías, idealmente dentro de entornos de fabricación o industriales. - Fuerte experiencia trabajando con datos de series temporales de alta frecuencia, incluida la ingeniería de características para señales secuenciales. - Dominio de Python y SQL, con experiencia en el uso de bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn. - Sólida comprensión de las técnicas de aprendizaje automático, modelado estadístico y análisis de datos. - Capacidad comprobada para trabajar con conjuntos de datos a gran escala bajo restricciones de baja latencia en entornos de producción o casi producción. - Experiencia en la traducción de modelos en sistemas de producción (por ejemplo, implementación básica de ML, seguimiento de experimentos o flujos de trabajo de CI/CD) es un plus. - Fuertes habilidades de comunicación en inglés (B2-C2), con la capacidad de explicar claramente conceptos técnicos complejos y colaborar entre equipos. Beneficios: - Propiedad a través de la participación en acciones. - Retiro anual de la empresa. - Bono de educación para aprendizaje continuo. - Pausa invernal empresa-wide. - Tiempo libre pagado. - Eventos y encuentros opcionales en persona. - Hoja de ruta de carrera personalizada. - Cultura de alto rendimiento. En Factored, creemos que las personas apasionadas e inteligentes esperan honestidad y transparencia, así como la libertad de hacer el mejor trabajo de sus vidas mientras aprenden y crecen tanto como sea posible. La gente excelente disfruta trabajando con otras personas apasionadas e inteligentes, por lo que creemos en contratar correctamente y somos muy selectivos sobre quién se une a nuestro equipo. Una vez que te contraten, invertiremos en ti y respaldaremos tu carrera y crecimiento profesional de muchas maneras significativas. Contratamos personas que son supremamente inteligentes y talentosas, pero reconocemos que la inteligencia no es suficiente. Quizás lo más importante sea que buscamos personas que también sean apasionadas por nuestra misión y sean honestas, diligentes, colaborativas, amables con los demás y divertidas de estar cerca. La vida es demasiado corta para trabajar con personas que no te inspiran.