Data Scientist

En Daufood, estamos buscando un Data Scientist para unirse a nuestro Departamento de Información Comercial y de Mercado, para apoyar a nuestro equipo de liderazgo, así como a las áreas comerciales, como los equipos de Operaciones y Marketing, con información obtenida al analizar los datos de la compañía.

El candidato ideal es experto en grandes conjuntos de datos para encontrar oportunidades para la optimización de productos y procesos y el uso de modelos para probar la efectividad de diferentes cursos de acción.

El enfoque principal estará en aplicar técnicas de minería de datos, hacer análisis estadísticos y construir sistemas de predicción de alta calidad integrados con nuestros productos.

Debe tener experiencia usando una variedad de métodos de minería de datos / análisis de datos, usando una variedad de herramientas de datos, construyendo e implementando modelos, usando / creando algoritmos y creando / ejecutando simulaciones.

Debe sentirse cómodo trabajando con una amplia gama de partes interesadas y equipos funcionales.

Estamos buscando a alguien apasionado por descubrir soluciones ocultas en grandes conjuntos de datos y trabajar con las partes interesadas para mejorar los resultados comerciales.

Funciones:

• Trabaje con las partes interesadas en toda la organización para identificar oportunidades para aprovechar los datos de la empresa para impulsar soluciones comerciales.


• Extraiga y analice datos de las bases de datos de la compañía para impulsar la optimización y mejora del desarrollo de productos, técnicas de marketing y estrategias comerciales.


• Evaluar la efectividad y precisión de nuevas fuentes de datos y técnicas de recopilación de datos.


• Desarrolle modelos de datos y algoritmos personalizados para aplicar a conjuntos de datos.


• Utilice el modelado predictivo para aumentar y optimizar las experiencias de los clientes, la generación de ingresos, la orientación de anuncios y otros resultados comerciales.


• Desarrollar el marco de prueba A / B de la compañía y la calidad del modelo de prueba.


• Coordinar con diferentes equipos funcionales para implementar modelos y monitorear resultados.


• Desarrolle procesos y herramientas para monitorear y analizar el desempeño del modelo y la precisión de los datos.


• Ampliar los datos de la empresa con fuentes de información de terceros cuando sea necesario


• Mejorar los procedimientos de recopilación de datos para incluir información relevante para la construcción de sistemas analíticos.


• Procesar, limpiar y verificar la integridad de los datos utilizados para el análisis.


• Hacer análisis ad-hoc y presentar resultados de manera clara


• Creación de sistemas automatizados de detección de anomalías y seguimiento constante de su rendimiento.