Mize
Mize
Mize desarrolla software fintech y basado en inteligencia artificial para empresas de viajes. Sus suites de optimización empresarial y fintech ayudan a sus socios a gestionar el ciclo de reservas, automatizar las operaciones de ingresos y mejorar la experiencia del cliente. La empresa afirma que su plataforma ha optimizado millones de reservas y ha ayudado a generar beneficios adicionales para sus socios del sector de viajes.

Científico/a de datos júnior

Desarrolla modelos de aprendizaje automático y flujos de trabajo con LLM mientras analizas datos de viajes para Mize. Evalúa el rendimiento de los modelos en producción y comparte tus hallazgos con equipos técnicos y de negocio.

Descripción

  • Desarrolla y perfecciona modelos de aprendizaje automático
  • Crea flujos de trabajo con LLM para enriquecer, validar y garantizar la calidad de los datos
  • Analiza grandes conjuntos de datos para descubrir patrones, problemas de calidad y oportunidades de impacto empresarial
  • Planifica experimentos, define métricas de evaluación y analiza modelos en producción
  • Presenta hallazgos como conclusiones y recomendaciones claras para las partes interesadas técnicas y de negocio

Requisitos

  • Grado o máster en informática, estadística, matemáticas, ingeniería industrial u otra disciplina cuantitativa relacionada
  • Entre 1 y 2 años de experiencia práctica en ciencia de datos, adquirida en el sector, en investigación o mediante proyectos académicos o personales de envergadura
  • Dominio de Python, incluidos pandas, NumPy y scikit-learn
  • Buen dominio de SQL
  • Conocimientos sólidos de los fundamentos del aprendizaje automático, incluidos el aprendizaje supervisado, la ingeniería de características, las métricas de evaluación y la validación
  • Sólidas habilidades analíticas y un enfoque práctico para resolver problemas
  • Capacidad para trabajar de forma independiente y comunicar el trabajo con claridad
  • Se valorará la experiencia con LLM, por ejemplo, en ingeniería de prompts, API de LLM o embeddings
  • Se valorará la experiencia desplegando modelos en producción o utilizando herramientas MLOps
  • Se valorará el conocimiento del sector de los viajes o la hostelería

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