Esta posición es publicada por Jobgether en nombre de ASU Enterprise Partners. Actualmente estamos buscando un Asistente Estudiante en Ciencias de Datos en Estados Unidos. Este puesto práctico ofrece una oportunidad única para que un estudiante aplique sus conocimientos en ciencias de datos en un entorno real, trabajando en productos de datos predictivos y prescriptivos que impulsen decisiones con impacto. Trabajarás con grandes conjuntos de datos, crearás modelos e implementarás soluciones utilizando herramientas como Python, BigQuery y Vertex AI. Ya sea que te interese la exploración de datos o la operacionalización de modelos, este puesto te permitirá colaborar con profesionales experimentados en un entorno dinámico y colaborativo, contribuyendo al mismo tiempo a resultados empresariales medibles. Responsabilidades: - Contribuir al desarrollo e implementación de productos de datos, incluyendo paneles de control, modelos predictivos y aplicaciones basadas en modelos de lenguaje (LLM). - Explorar y analizar conjuntos de datos complejos para identificar patrones y apoyar experimentaciones. - Diseñar e implementar soluciones aplicadas que generen valor empresarial tangible. - Apoyar en la implementación y mantenimiento de soluciones de datos escalables y confiables en entornos de producción. - Colaborar con el equipo de ciencia de datos para alinear el trabajo con los objetivos de las partes interesadas. - Utilizar herramientas como Python, SQL, BigQuery, Vertex AI y Colab Enterprise. - Monitorear el rendimiento de las soluciones implementadas y apoyar mejoras iterativas. - Comunicar claramente hallazgos y recomendaciones mediante informes y visualizaciones. Requisitos: - Estar actualmente inscrito en una licenciatura, maestría o programa de posgrado en un campo cuantitativo o técnico (por ejemplo, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística, Neurociencia). - Conocimientos básicos de Python, SQL y flujos de trabajo basados en notebooks (por ejemplo, Jupyter o Colab). - Comprender técnicas fundamentales de ciencia de datos, como regresión, clasificación y aprendizaje profundo. - Experiencia con conceptos de MLOps, DevOps o implementación de soluciones de datos en entornos en la nube. - Habilidades sólidas de análisis y resolución de problemas, con disposición para aprender nuevas herramientas y conceptos. - Habilidades efectivas de comunicación para audiencias técnicas y no técnicas. - Mentalidad colaborativa con un enfoque constructivo hacia la retroalimentación. Deseable: - Experiencia en pasantías o proyectos en ciencias de datos o ingeniería. - Conocimiento de herramientas de GCP (por ejemplo, Vertex AI, BigQuery ML), datos de GA4 y aplicación práctica de modelos de lenguaje (LLM). Beneficios: - Horario de trabajo híbrido (trabajar desde casa los lunes y viernes). - Reembolso quincenal de $30 por teléfono celular. - Experiencia práctica con proyectos y herramientas reales. - Planes personalizados de desarrollo profesional. - Oportunidades de networking con líderes organizacionales y colegas. - Acceso a más de 8.000 cursos de LinkedIn Learning. - Talleres para fortalecer habilidades profesionales. Jobgether es una plataforma de coincidencia de talento que colabora con empresas de todo el mundo para conectar eficientemente a los mejores profesionales con las oportunidades adecuadas mediante el emparejamiento de empleo impulsado por inteligencia artificial. Cuando te postulas, tu perfil pasa por nuestro proceso de selección automatizado diseñado para identificar de manera eficiente y justa a los mejores candidatos. 🔍 Nuestra IA analiza minuciosamente tu CV y tu perfil de LinkedIn, evaluando tus habilidades, experiencia y logros. 📊 Compara tu perfil con los requisitos esenciales del puesto y los factores de éxito anteriores para determinar tu puntuación de compatibilidad. 🎯 Con base en este análisis, seleccionamos automáticamente a los 3 candidatos con mayor puntuación de coincidencia para el puesto. 🧠 Cuando es necesario, nuestro equipo humano puede realizar una revisión manual adicional para asegurarnos de que ningún perfil destacado sea omitido. El proceso es transparente, basado en habilidades y libre de sesgos, centrándose únicamente en tu adecuación al puesto. Una vez completada la selección, compartimos esta lista directamente con la empresa que ofrece la vacante. La decisión final y los siguientes pasos (como entrevistas o evaluaciones adicionales) los tomará el equipo interno de contratación de la empresa. ¡Gracias por tu interés! #LI-CL1