Andes requiere a un Senior Data Scientist

Andes ayuda a los agricultores a mejorar los rendimientos de sus cultivos mediante el diseño y desarrollo de semillas con capacidades genéticas mejoradas mediante el uso de tecnología microbiana e inteligencia artificial.

La empresa requiere a un profesional para el cargo de Senior Data Scientist para desarrollar su labor en el laboratorio de investigación y desarrollo ubicado en Santiago de Chile.

Responsabilidades del cargo:

• Resolver problemas agrícolas complejos con datos de campo y laboratorio masivos, y cumplir con las prioridades comerciales.
• Realizar análisis de extremo a extremo desde el desarrollo de los requisitos de especificación de datos hasta el procesamiento de datos y la normalización y el modelado estadístico / probabilístico hasta el aprendizaje automatizado de forma continua.
• Determinar los efectos causales de las intervenciones agrícolas.
• Crear modelos de aprendizaje automático que pronostiquen los resultados de campo relevantes para el negocio y, simultáneamente, aumenten nuestra comprensión de los datos agrícolas masivos.
• Contribuir a las recomendaciones comerciales y de ventas diseñando y desarrollando visuales de análisis de datos y presentándolos como guiones gráficos convincentes para audiencias no técnicas.

Competencias:

• Ser capaz de resolver problemas complejos de análisis, identificando y aplicando adecuadamente técnicas avanzadas de análisis estadístico y métodos de aprendizaje automatizado según sea necesario, e inferir los efectos del tratamiento causal.
• Una mente estratégica, capaz de priorizar rápidamente y con ganas de enseñar y guiar a los compañeros de equipo y aprender nuevas técnicas.
• Sentirse cómodo con conjuntos de datos agrícolas y biológicos desordenados de una diversidad de fuentes no normalizadas imbuidas de un alto nivel de ambigüedad.
• Interactuar de manera efectiva con un conjunto diverso de personas con conocimientos en agronomía, ingeniería, bioquímica, ventas y gestión de proyectos.
• Capaz de sacar conclusiones apropiadas de datos ambiguos y recomendar el curso futuro de las acciones.

Requisitos:

• Doctorado en una disciplina cuantitativa (por ejemplo, estadística / matemática aplicada, física, ingeniería, biología cuantitativa) o experiencia práctica equivalente.
• Más de 3 años de experiencia en la industria de análisis estadístico y de aprendizaje automatizado de conjuntos de datos complejos.
• Experiencia en ciencia de datos y / o equipos funcionales cruzados.
• Experiencia de programación avanzada en Python (preferido) o R. Experiencia de trabajo con una amplia gama de bibliotecas estadísticas, geoespaciales y de aprendizaje automatizado (por ejemplo, scikit-learn, statsmodels, etc.).
• Experiencia trabajando con bases de datos (SQL), estructurando datos y lenguajes de programación.
• Experiencia trabajando en sistemas en la nube como AWS; fluidez con la línea de comando.

Por favor enviar pretensiones de sueldo y disponibilidad a través del formulario.

Contacto: Alexa Siebert.