Somos una startup que da soluciones de reclutamiento, selección y gestión del talento a través de su plataforma virtual.Dentro del equipo de Silabuz, nos encontramos en la búsqueda de trainee que quieran trabajar en estrecha colaboración con el equipo de Machine Learning y Data Science para desarrollar, implementar y optimizar modelos y algoritmos predictivos para procesos de contratación.¡Únete a Silabuz y sé parte de un equipo dedicado a transformar la forma en que las empresas gestionan su talento!Funciones del cargoColaborar con equipos interfuncionales para comprender los requisitos comerciales y traducirlos en ideas accionables y soluciones basadas en datos.Realizar análisis exploratorio de datos, ingeniería de características y preprocesamiento de datos para mejorar la calidad de los datos de entrada.Contribuir al desarrollo de tuberías de machine learning escalables y eficientes para el entrenamiento, validación e implementación de modelos.Apoyar en la evaluación y selección de modelos de machine learning apropiados según las necesidades específicas del ámbito de contratación.Participar en el diseño e implementación de marcos de prueba A/B para evaluar el rendimiento del modelo y realizar mejoras iterativas.Mantenerse al tanto de los últimos avances en machine learning y data science, y contribuir con ideas para mejorar las capacidades del equipo.Colaborar con miembros sénior del equipo para presentar hallazgos e ideas tanto a audiencias técnicas como no técnicas.Requerimientos del cargoEstudios de Bachiller o Maestría en Ciencias de la Computación, Data Science, Machine Learning, u otro campo relacionado.Comprensión sólida de conceptos, algoritmos y metodologías de machine learning.Experiencia práctica con lenguajes de programación como Python o R.Comprensión sólida de técnicas de análisis estadístico y manipulación de datos.Habilidades destacadas para resolver problemas y capacidad para pensar críticamente sobre problemas complejos.Habilidades de comunicación sólidas con la capacidad de transmitir conceptos técnicos a una audiencia no técnica.Deseo de aprender y adaptarse a nuevas tecnologías y metodologías en un entorno de startup de ritmo rápido.OpcionalesExperiencia práctica con lenguajes de programación como React o Javascript.Conocimiento de frameworks/bibliotecas de machine learning (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) es una ventaja.CondicionesOrientación al Detalle: Capacidad para mantener altos estándares de precisión y calidad en el trabajo.Proactividad y Adaptabilidad: Habilidad para anticipar problemas y tomar medidas proactivas en un entorno de cambios constantes.Comunicación Efectiva: Excelente habilidad para escuchar y comunicarte claramente con el equipo y las partes interesadas.Trabajo en Equipo: Capacidad para colaborar eficazmente en equipo, compartiendo conocimientos y apoyando en diversas tareas.Atención al Cliente y Análisis de Métricas: Experiencia en atender las necesidades del cliente, interpretar métricas para mejorar la satisfacción del cliente y adaptar estrategias según los datos recolectados.Planificación y Control: Habilidad para organizar y planificar tareas, asegurando que los proyectos se completen a tiempo y dentro del presupuesto.Para calificar debes pasar una serie de evaluaciones y requisitos a los que puedes acceder aquí: evaluaciones y requisitos.
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