Oferta de empleo
Resumen del puesto:
Buscamos un Científico de Datos para liderar iniciativas multifuncionales de IA/ML e impulsar nuestra visión y estrategia de IA a nivel empresarial. Este rol sirve de puente entre la ejecución táctica y la planificación estratégica a largo plazo, y requiere una persona visionaria capaz de trabajar de forma independiente y en colaboración con profesionales de análisis de datos dentro y fuera de Royal Caribbean Group para ofrecer soluciones transformadoras de IA/ML. El Científico de
Responsabilidades esenciales:
Desarrollar modelos de principio a fin para precios, pronóstico de la demanda y estimación de elasticidad; implementar modelos en producción en Azure ML y Databricks.
Implementar análisis prescriptivos mediante optimización con Programación Lineal, Programación Entera Mixta o Aprendizaje por Refuerzo. Implementar y mantener almacenes de características, flujos de trabajo de monitoreo de modelos y comprobaciones de desviaciones mediante MLflow (métricas, alertas, linaje).
Diseñar y ejecutar pruebas A/B o cuasiexperimentos para medir los ingresos, el aumento de precios y el impacto en la tasa de adopción de PCP.
Aplicar SHAP/LIME y otras herramientas de interpretabilidad de modelos para explicar los factores que influyen en el comportamiento del modelo a los socios de Gestión de Ingresos.
Contribuir a los flujos de trabajo de CI/CD (Azure DevOps), brindar soporte a los contratos de datos con Ingeniería de Datos y desarrollar patrones escalables de API y servicio por lotes.
Comunicar información clave, supuestos, riesgos y compensaciones en narrativas claras, concisas y listas para la dirección.
Requisitos / Conocimientos / Habilidades:
2 a 4 años de experiencia práctica en Ciencia de Datos, implementando soluciones de ML de nivel de producción.
Dominio de Python (scikit-learn, XGBoost), Spark/Delta, SQL, Azure ML, Databricks y MLflow. Se valorará el conocimiento de PyTorch o TensorFlow.
Sólido conocimiento de los fundamentos del diseño experimental, las pruebas estadísticas y la inferencia causal.
Capacidad para traducir conceptos técnicos en información empresarial práctica; habilidad para la alineación con las partes interesadas y la comunicación interfuncional.
Expectativas por dimensión:
Modelado predictivo (ML): Profesional con amplia experiencia en pronóstico de series temporales, modelado de elasticidad de precios y técnicas de datos de panel.
Modelado prescriptivo (Optimización/OR): Conocimientos básicos de programación lineal y de enteros mixtos; experiencia o familiaridad con ORTools, Gurobi u optimizadores similares.
Explicabilidad del modelo: Dominio de SHAP, LIME y otros marcos de transparencia de modelos.
Habilidades de ingeniería de software: Escribe código modular y mantenible; participa en revisiones de código; implementa pruebas unitarias y de integración.
Pruebas y experimentación: Diseña experimentos con la revisión de un superior. Capaz de calcular la significancia, la potencia e interpretar los resultados de las pruebas.
Gestión del cambio y comunicación
Proporciona actualizaciones periódicas a los socios comerciales; se siente cómodo/a respondiendo a las preguntas e inquietudes de las partes interesadas.
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