Especialista en Ciencia de Datos - IA aplicada

Bajo la supervisión del Procurement Advisor, el/la Especialista en Ciencia de Datos, IA aplicada, será responsable de contribuir técnicamente en las actividades para fortalecer las metodologías, lineamientos procesos y sistemas de información necesarios para producir los servicios de EME y EDD, aplicando técnicas de ciencia de datos e inteligencia artificial generativa. El candidato seleccionado contribuirá al desarrollo e implementación de herramientas y modelos de vanguardia, proporcionando información práctica para decisiones estratégicas de adquisiciones.

• Recolección y Procesamiento de Datos
• Creación de asistentes/agentes de IA (personalización de GPT)
• Actividades de Investigación y Análisis
• Análisis de riesgo mediante IA
• Desarrollo de herramientas internas

1. Educación

• Licenciatura o maestría en Ciencia de Datos, Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas, Economía, o campo afin.

• Mínimo 5 años de experiencia demostrable (o más, dependiendo de las credenciales académicas) aplicando técnicas de análisis de datos y/o ciencia de datos para resolver problemas prácticos. Se valorará experiencia relevante en el sector público y/o para organismos internacionales.   

• Experiencia comprobada en el ciclo de vida de proyectos de datos, incluyendo la recolección, limpieza, análisis exploratorio, modelado (predictivo y/o descriptivo) y visualización de resultados.   

• Deseable: Experiencia específica en el análisis prospectivo de datos y la elaboración de modelos predictivos utilizando herramientas y técnicas de machine learning.

• Dominio avanzado de Python para análisis de datos, ciencia de datos y machine learning (incluyendo librerías como Pandas, NumPy, Scikit-learn). Familiaridad con otros lenguajes relevantes (ej. R, SQL) es una ventaja.  
• Experiencia práctica en el diseño, consulta y gestión de bases de datos relacionales (ej. SqlServer, PostgreSQL, MySQL). Conocimiento de bases de datos NoSQL (ej. MongoDB) es un plus.  
• Experiencia demostrada en el uso avanzado de al menos una herramienta de visualización de datos líder (ej. Google Looker Studio, Tableau, Power BI) para crear dashboards interactivos y reportes analíticos orientados a la toma de decisiones  
• Experiencia práctica con técnicas y herramientas de Extracción, Transformación y Carga (ETL) y en la automatización de flujos de datos. Familiaridad con herramientas como Airflow, Pentaho, Talend o dbt es deseable.  
• Experiencia aplicando algoritmos de machine learning (supervisados y/o no supervisados) para análisis y resolución de problemas.  
• Conocimiento y experiencia práctica en técnicas de web scraping (ej. usando BeautifulSoup, Scrapy o Selenium) y en el uso de APIs para la recolección de datos.  

• Conocimiento práctico y/o experiencia en Inteligencia Artificial Generativa (GenAI), incluyendo la personalización o aplicación de Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) para tareas específicas como extracción de información o generación de resúmenes. La experiencia en el desarrollo de agentes/asistentes basados en LLMs es una ventaja significativa.  
• Conocimiento de frameworks de deep learning como TensorFlow o PyTorch.  
• Conocimiento de plataformas cloud como Amazon WebServices ó Google Cloud Platform.
• Experiencia con soluciones de Data Warehousing (ej. Amazon Redshift, Snowflake) y modelado de datos.  
• Familiaridad con prácticas de MLOps para el despliegue y monitoreo de modelos en entornos productivos.  
• Conocimiento de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para analizar información no estructurada. 

Será Valorado:

• Experiencia en participación o implementación de proyectos para el sector público en la región de América Latina y el Caribe.

• Conocimiento de contratación pública en sectores estratégicos (salud, infraestructura, etc.).

1. Idiomas: 

• Se requiere manejo del español a nivel fluído y conocimiento avanzado del idioma inglés (oral y escrito).