Data Scientist

Quienes somos

redarbor es la #1 compañía HR Tech en Latam.

Ayudamos a 35 millones de personas al mes a encontrar un trabajo y a más de 100.000 empresas a reclutar y retener el mejor talento.

Nuestros proyectos

Somos líderes en Sites y App’s de empleo Infojobs (#1 en Brasil) y Computrabajo (líder en Latinoamérica), Software de RRHH (Pandapé).



Redarbor en cifras

2013 fundada
+600 colaboradores
11 oficinas
HR Tech 1# en Latam y 3# grupo mundial de empleo online
Ayudamos a más de 35 millones de personas al mes a encontrar un trabajo
Somos la mejor empresa para trabajar en España y reconocimiento especial ‘Better for Business’, según GPTW


¿A quién buscamos?



Buscamos incorporar a personas entusiastas, que sientan verdadera pasión por la tecnología y con ganas de sugerir e innovar.



Como DATA SCIENCE, formarás parte del equipo de Data. Tu trabajo influirá en el futuro de Computrabajo y en nuestras soluciones TI para el sector de los RRHH.



Cada mes, recibimos más de 92.000.000 de visitas, se publican más de 270.000 ofertas de empleo, tenemos más de 730.000.000 de páginas vistas y se generan millones de búsquedas.



Queremos ser una empresa realmente basada en datos que transforme toda la información valiosa en conocimiento, negocios y comprender mejor a nuestros clientes y usuarios.



¿Qué hacemos?

El equipo de Data está entrelazado con todas las unidades de la empresa. Somos una empresa basada en datos que transforma toda la información valiosa en conocimiento, negocios y comprende mejor a nuestros clientes y usuarios.

El análisis de datos nos permite optimizar nuestro trabajo, desarrollar estrategias y nos anima a seguir explorando nuevas.





Responsabilidades:

Extracción y selección de diferentes características para mejorar la calidad de nuestros análisis y modelos.
Construcción y optimización de clasificadores mediante técnicas avanzadas de machine learning.
Mejora y potenciación de pipelines de datos.
Procesamiento, limpieza y verificación de la integridad de los datos utilizados en procesos de análisis.
Creación de sistemas automatizados de machine learning y seguimiento constante de su rendimiento.

Requisitos:

Conocimiento avanzado de Python y SQL.
Profundo entendimiento de NLP, con énfasis en Named Entity Recognition (NER).
Experiencia en técnicas de machine learning como SVM, KNN, Naive Bayes y Random Forests, Transformers.
Estar al día con las novedades en las últimas novedades en LLMs.
Dominio en el uso de paquetes como MatplotLib, Scikit-learn, Pandas, TensorFlow y Keras.
Experiencia en las Apis de proveedores Cloud: AWS, Azure, Google Cloud