Función: Realizar investigaciones en inteligencia artificial, machine learning y deep learning para responder retos de industria y negocios enfocados a nuevas vías de monetización en el negocio. Apoyar con el asesoramiento en la creación de sistemas inteligentes y proyectos que automaticen procesos, mejoren la eficiencia e impulsen a la innovación del ecosistema de Ciencia de Datos. Responsabilidades: Proponer casos de uso donde se aplique Inteligencia Artificial para procesar audio y texto desde aplicaciones que permitan, por ejemplo, reconocimiento automático de voz, síntesis musical, chatbots, traducción automática y comprensión del lenguaje natural, entre otras posibilidades, para la optimización, automatización y/o creación de nuevos procesos. Realizar la investigación de elementos de inteligencia artificial, machine learning y deep learning en Grupo Coppel para garantizar la diferenciación con la competencia en un próximo futuro de 2 a 3 años. Implementar procesos de transferencia de conocimiento con las áreas de negocio para la utilización de activos analíticos recientes ya certificados en la monetización de proyectos analíticos (análisis de imágenes, audio, datos alternativos, modelos de Machine Learning, entre otros activos analíticos). Diseñar, desarrollar e implementar técnicas de Machine Learning (aprendizaje automático) para su uso aplicado mediante modelos predictivos, sistemas de recomendación, scoring y reconocimiento de segmentos y clusters, así como proyectos que impliquen implementar y aplicar la visión por computadora a datos de imágenes para implementar mejoras o nuevos proyectos que requieran del uso de imágenes. Integrar herramientas de ciberseguridad considerando tanto las posibilidades de ataque como de errores en los requisitos, implementación o despliegue, así como teniendo en cuenta la confidencialidad de los datos suministrados por el usuario.RequisitosExperiencia: 4 años como Científico de Datos enfocado a la industria de Retail y/o Financiero con orientación y supervisión de investigaciones y aplicaciones en inteligencia artificial y analítica avanzada. 2 a 3 años en el desarrollo de proyectos que tienen que ver con temas de Inteligencia Artificial y su aplicación al negocio. Escolaridad: Licenciatura en Ingeniería Industrial, Ingeniería de Datos, Ingeniería en Informática, Estadística, Actuaría, Matemáticas, Economía y Sistemas o afines. Posgrado en temas afines a la analítica o ciencia de datos (deseable). Idiomas: Inglés Avanzado Conocimientos: • Modelos de aprendizaje reforzado, supervisado (regresiones) y no supervisado (clusterización y reducción de datos) a través de la estadística tradicional para tener patrones de comparación con metodologías de machine learning y deep learning. • Temas de almacenamiento distribuido y procesamiento en paralelo sobre un ecosistema Hadoop (incluyendo los proyectos tradicionales para su operación HDFS, YARN, MPP, SQOOP, FLUME, HIVE, HBASE). • Programación Pytorch, Keras o Tensor Flow para proyectos Big Data. • Programación de SQL, R, Python, Julia, Scala, SPSS Modeler para proyectos analíticos. • Metodologías para la utilización de la analítica en la solución de situaciones de negocio con enfoque de investigación. • Tecnologías de todas las áreas de la inteligencia artificial (computer vision, procesamiento de lenguaje natural, machine learning), entre otras. • Trato de información no estructurada (imágenes, texto, vídeos, audios, entre otras) para generar conocimiento monetizable al negocio.BeneficiosBeneficios: Prestaciones de Ley PTU Afore Fondo de Ahorro para el retiro Seguro de Vida Descuento en compras de muebles y ropa Regalo de bodas Incentivo por término de estudios Útiles escolares (en caso de tener hijos) Becas para estudios académicos, computación o idiomas (esposo/a, hijos y colaborador) Prima vacacional Aguinaldo Capacitación STAFF - XCOZ
