Objetivo del Cargo Diseñar, desarrollar e implementar soluciones basadas en ciencia de datos, inteligencia artificial y analítica cognitiva para resolver problemas de detección y pronóstico de anomalías en unidades de bombeo. El rol incluye liderar proyectos de analítica avanzada, garantizar la escalabilidad de las soluciones implementadas y explorar tecnologías innovadoras que impulsen la aceleración digital de la organización, contribuyendo a la toma de decisiones estratégicas, la innovación y optimización en procesos clave de la organización. Responsabilidades Principales 1. Recolección y preparación de datos: a. Recopilar datos de diferentes fuentes (bases de datos, APIs, datos no estructurados). b. Aplicar técnicas de analítica cognitiva para extraer conocimientos de datos no estructurados (textos, imágenes, videos). c. Limpiar, transformar y estructurar datos para análisis y modelado. 2. Diseño e implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial y analítica cognitiva a. Aplicar técnicas estadísticas avanzadas y algoritmos de machine learning. b. Construir modelos predictivos, descriptivos, prescriptivos y cógnitivos. c. Evaluar y optimizar modelos para garantizar precisión y robustez. d. Construir modelos analíticos en sistemas escalables y de alto rendimiento en entornos de producción. 3. Visualización y presentación de datos: a. Crear dashboards, gráficos y reportes interactivos que faciliten la interpretación de los resultados. b. Comunicar hallazgos a equipos técnicos y no técnicos, destacando su impacto en el negocio. 4. Liderazgo en proyectos de analítica avanzada: a. Dirigir iniciativas estratégicas que incluyan técnicas de machine learning, deep learning y analítica predictiva. b. Colaborar con equipos multidisciplinarios para diseñar y ejecutar proyectos alineados con metodologías ágiles. c. Asegurar la entrega de soluciones de alta calidad dentro de los plazos establecidos. 5. Exploración e innovación tecnológica: a. Investigar y experimentar con nuevas tecnologías y enfoques en inteligencia artificial y ciencia de datos. b. Proponer soluciones innovadoras basadas en analítica avanzada para resolver problemas de negocio emergentes. c. Participar en la creación de prototipos y pruebas de concepto (PoC) para validar ideas disruptivas. Requisitos del Cargo Educación y Formación: • Grado en Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas, Ingeniería o campos relacionados. • Se valora maestría en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial o disciplinas similares. Experiencia Laboral: • Más de 5 años de experiencia trabajando en análisis de datos, machine learning o ciencia de datos. • Experiencia en la implementación de soluciones analíticas y de IA en entornos productivos. • Deseable experiencia en la industria de Oil & Gas o sectores relacionados. Conocimientos Técnicos: • Lenguajes de programación: Python, R, SQL (obligatorio). • Herramientas de visualización: Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn. • Frameworks y librerías: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. • Manejo de bases de datos relacionales y no relacionales (PostgreSQL, MongoDB). • Familiaridad con herramientas de big data: Hadoop, Spark, AWS/GCP/Azure. Habilidades Blandas: • Pensamiento crítico y capacidad para resolver problemas complejos. • Comunicación efectiva para traducir análisis técnicos en recomendaciones prácticas. • Trabajo en equipo y colaboración interdisciplinaria. • Capacidad para adaptarse a entornos dinámicos y orientados a resultados.El equipo reclutador buscará estos conocimientos y habilidades en las postulaciones. Añade las que te faltan a tu perfil para atraer su atención. - Educación mínima: Postgrado / Especialización - 5 años de experiencia - Conocimientos: PostgreSQL, SQL Server, Python, R, Spark, Hadoop, MongoDB - Disponibilidad de viajar: Si - Disponibilidad de cambio de residencia: Si - Personas con discapacidad: Sí