PwC es una red mundial de servicios profesionales que presta apoyo a empresas, gobiernos e instituciones mediante servicios de auditoría y aseguramiento, fiscalidad, consultoría, transacciones, investigación forense y asesoramiento. Sus equipos ayudan a las organizaciones a abordar la transformación digital, la inteligencia artificial, la sostenibilidad, la gestión de riesgos y el cumplimiento normativo mediante soluciones especializadas por sector y servicios gestionados en distintos sectores de todo el mundo.
Gerente de Ciencia de Datos en PwC, presencial en India
Lidera soluciones de aprendizaje automático y analítica para el Centro de Aceleración de PwC India. Supervisa proyectos con clientes, la entrega y los equipos de ciencia de datos.
Descripción
- Desarrollar y entregar soluciones de ciencia de datos.
- Dirigir la ejecución de la estrategia de ciencia de datos centrada en el cliente.
- Garantizar que el trabajo esté alineado con los objetivos y la visión de PwC.
- Supervisar y orientar a los miembros del equipo para lograr resultados de alta calidad.
- Aplicar las metodologías y la tecnología de la firma para fortalecer el servicio al cliente.
- Construir relaciones con los clientes y supervisar proyectos complejos.
- Mantener altos estándares de integridad y profesionalismo.
- Encontrar oportunidades para mejorar los procesos y fomentar la innovación.
- Gestionar la planificación de proyectos, los presupuestos, la entrega y la finalización.
- Resolver problemas relacionados con clientes, miembros del equipo y partes interesadas.
- Orientar a los miembros del equipo, aprovechar sus fortalezas y supervisar su desempeño.
- Adoptar tecnología e innovación para mejorar la entrega.
Requisitos
- Título de grado y maestría en informática, ingeniería, econometría, estadística, analítica empresarial o informática de gestión.
- Al menos ocho años de experiencia profesional.
- Sólidas habilidades de inglés hablado y escrito.
- Experiencia en la creación y el despliegue de modelos de aprendizaje automático en entornos de nube.
- Conocimientos de algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado.
- Conocimientos prácticos de estadística.
- Experiencia realizando análisis de datos.
- Experiencia con marcos y herramientas de aprendizaje automático.
- Habilidades avanzadas de programación en SQL y Python o PySpark.
- Dominio de herramientas de visualización de datos.
- Conocimientos prácticos de contenedorización.
- Experiencia con técnicas de explicabilidad e interpretabilidad de modelos.
Beneficios
- Oportunidades prácticas de aprendizaje directo.
- Acceso a herramientas modernas y avanzadas.
- Cultura laboral inclusiva.