Ahora estamos buscando a alguien responsable de desarrollar métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimientos o ideas que impulsen el futuro de la analítica aplicada. ¡Brindar liderazgo, realizar análisis estadísticos sofisticados y desarrollar perspicacias en los datos para proporcionar conocimientos empresariales, identificar tendencias y medir el rendimiento que aborden problemas comerciales!

Colabora con los dueños del negocio y los responsables del proceso para comprender los problemas comerciales y con los ingenieros para implementar y desplegar soluciones, según corresponda.

¿Te apuntas?

Lo que harás

Liderar la ciencia de datos. Sintetizar problemas en pregunta(s) de datos. Decidir el enfoque para la ciencia de datos y diseñar y realizar experimentos de ciencia de datos. Desarrollar infraestructura y herramientas de ciencia de datos, convertir datos en perspicacias y actuar en la creación de relaciones externas.

Lo que aportarás

Conocimientos teóricos:

Algoritmos de agrupamiento comunes y sofisticados, incluidos los basados en densidad y distribución de probabilidad. Redes neuronales convolucionales, gráficas y recurrentes. Conocimiento sobre modelos gráficos probabilísticos basados en Bayes. Experiencia profunda en autoencoders. Conocimientos sobre técnicas de razonamiento de máquinas. Aprendizaje por refuerzo.

Aplicación de aprendizaje automático e inteligencia artificial (ML/AI):

Agrupamiento limpio de datos de alta dimensión con ruido. Aplicación de autoencoders a datos de alta dimensión. Aplicación de GNN a estructuras de datos complejas de alta dimensión. Aplicación de CNN a datos temporales de alta dimensión. Aplicación de RNN a datos de series temporales de alta dimensión para pronósticos. Aplicación de redes dimensionales bayesianas para el razonamiento causal. Aprendizaje automático de la estructura de la red a partir de datos para modelos gráficos probabilísticos.

Frameworks, lenguajes y habilidades generales:

Fuertes habilidades de programación en Python, capacidad para escribir código orientado a objetos y escalable. Conocimientos en JupyterHub, VSC o equivalente. Fuertes habilidades en el uso de marcos de aprendizaje automático innovadores actuales como TensorFlow, PyTorch. Capacidad para manejar grandes cantidades de datos de alta dimensión (el conocimiento de canalizaciones de datos distribuidas es una ventaja). Buenas habilidades de visualización de datos. Capacidad para trabajar de manera independiente y ser proactivo con alta energía, pasión y persistencia.

¿Por qué unirte a Ericsson?

En Ericsson, tendrás una oportunidad excepcional. La oportunidad de utilizar tus habilidades y creatividad para llevar los límites de lo posible. Para construir soluciones nunca vistas antes para algunos de los problemas más difíciles del mundo. Serás desafiado, pero no estarás solo. Te unirás a un equipo de innovadores diversos, todos impulsados a ir más allá del statu quo para crear lo que viene a continuación.

¿Qué sucede después de que aplicas?

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Fomentar una organización diversa e inclusiva es fundamental para nuestros valores en Ericsson, por eso lo promovemos en todo lo que hacemos. Creemos sinceramente que al colaborar con personas con diferentes experiencias impulsamos la innovación, que es esencial para nuestro crecimiento futuro. Animamos a personas de todos los ámbitos a postularse y a realizar su máximo potencial como parte de nuestro equipo en Ericsson.

Ericsson se enorgullece de ser un empleador de igualdad de oportunidades y acción afirmativa, obtén más información.