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Resumen: Este puesto práctico ofrece a un estudiante la oportunidad de aplicar sus conocimientos de ciencia de datos en un entorno del mundo real, trabajando en productos de datos prescriptivos y predictivos, y colaborando con un equipo experimentado. Aspectos destacados: 1. Aplicar conocimientos de ciencia de datos en un entorno del mundo real 2. Trabajar con grandes conjuntos de datos, construir modelos e implementar soluciones 3. Colaborar con profesionales experimentados en un entorno dinámico Esta oferta de empleo es publicada por Jobgether en nombre de ASU Enterprise Partners. Actualmente buscamos un Asistente Estudiantil en Ciencia de Datos en Estados Unidos. Este puesto práctico ofrece una oportunidad única para que un estudiante aplique sus conocimientos de ciencia de datos en un entorno del mundo real, trabajando en productos de datos prescriptivos y predictivos que impulsan decisiones con impacto significativo. Trabajarás con grandes conjuntos de datos, construirás 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 trabajar junto a profesionales experimentados en un entorno colaborativo y dinámico —contribuyendo, al mismo tiempo, a resultados comerciales medibles. Responsabilidades: Contribuir al desarrollo e implementación de productos de datos, incluidos paneles de control, modelos predictivos y aplicaciones basadas en modelos de lenguaje grande (LLM). Explorar y analizar conjuntos de datos complejos para identificar patrones y apoyar experimentos. Diseñar e implementar soluciones aplicadas que aporten valor comercial tangible. Asistir en la implementación y mantenimiento de soluciones de datos escalables y fiables en entornos productivos. 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. Supervisar el rendimiento de las soluciones implementadas y apoyar mejoras iterativas. Comunicar claramente los hallazgos y recomendaciones mediante informes y visualizaciones. Requisitos Estar actualmente matriculado en un programa de licenciatura, maestría o posgrado en un campo cuantitativo o técnico (por ejemplo, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística, Neurociencia). Familiaridad con Python, SQL y flujos de trabajo basados en notebooks (por ejemplo, Jupyter o Colab). Comprensión de técnicas fundamentales de ciencia de datos, como regresión, clasificación y aprendizaje profundo. Exposición a conceptos de MLOps, DevOps o implementación de soluciones de datos en entornos en la nube. Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas, con disposición para aprender nuevas herramientas y conceptos. Habilidades efectivas de comunicación tanto para audiencias técnicas como no técnicas. Mentalidad colaborativa con un enfoque constructivo hacia la retroalimentación. Preferible: experiencia previa en pasantías o proyectos en ciencia de datos o ingeniería; familiaridad con herramientas de Google Cloud Platform (GCP) (por ejemplo, Vertex AI, BigQuery ML), datos de GA4 y aplicación práctica de modelos de lenguaje grande (LLM). Beneficios Horario de trabajo híbrido (trabajo desde casa los lunes y viernes). Reembolso quincenal de $30 por gastos del teléfono móvil. Experiencia práctica con proyectos y herramientas reales. Planes personalizados de desarrollo profesional. Oportunidades de networking con líderes organizacionales y compañeros. 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 una coincidencia automatizada de ofertas de empleo impulsada por inteligencia artificial. Al presentar tu solicitud, tu perfil pasa por nuestro proceso de selección automatizado, diseñado para identificar de forma eficiente y justa a los mejores candidatos. 🔍 Nuestra IA evalúa exhaustivamente tu currículum y tu perfil de LinkedIn, analizando tus habilidades, experiencia y logros. 📊 Compara tu perfil con los requisitos esenciales del puesto y con los factores de éxito anteriores para determinar tu puntuación de coincidencia. 🎯 Con base en este análisis, seleccionamos automáticamente a los 3 candidatos con mayor puntuación de coincidencia para el puesto. 🧠 Cuando sea necesario, nuestro equipo humano puede realizar una revisión manual adicional para asegurar que ningún perfil sólido pase desapercibido. El proceso es transparente, basado en competencias y libre de sesgos —centrándose únicamente en tu idoneidad para el puesto. Una vez completada la lista corta, se comparte directamente con la empresa propietaria de la oferta de empleo. La decisión final y los siguientes pasos (como entrevistas o evaluaciones adicionales) los toma su equipo interno de contratación. ¡Gracias por tu interés! #LI-CL1
