wherEX

Data Scientist in wherEX

Closed job - No longer receiving applicants

WherEX es una plataforma tecnológica de comercio industrial con operaciones en México, Chile y Perú; y en proceso de expansión en LATAM y USA 🚩

Estamos enfocados en transformar el comercio B2B con la aplicación de tecnología de vanguardia (Inteligencia Artificial, Data Analytics) para optimizar la toma de decisiones en el abastecimiento industrial, teniendo como pilares fundamentales la competencia, transparencia y eficiencia en las compras industriales. Creemos en el comercio B2B sostenible, donde todos los oferentes tengan la oportunidad de competir en igualdad de condiciones y los compradores pueda encontrar su mejor alternativa.

Somos una empresa joven, con 5 años en el mercado haciendo la diferencia y creciendo sobre el 100% anual. Nuestra comunidad de clientes ya supera las 15.000 empresas y se han generado más de 10.000.000 de oportunidades de negocio.

Queremos ir por más ¿nos acompañas?🚀
Puedes enterarte un poco más de nosotros aquí

Funciones del cargo

  • Serías parte de un equipo de Data Science, trabajando colaborativamente para levantar necesidades de los distintos clientes internos y diseñar soluciones funcionales a las necesidades levantadas.
  • Tendrías total accountability en la planificación y autogestión del proceso de desarrollo de las soluciones en conjunto con el equipo 🤚💬🧏‍♂️🧏‍♀️.
  • Presentarías a los clientes internos las soluciones diseñadas.

La idea es que tu aporte conlleve a generar soluciones tecnológicas eficaces a partir de los problemas de negocio levantados con los clientes internos🙌 🚴🚴

¿Cómo se medirá tu éxito? 🏆

A través de OKR's que determinarás y revisarás con tu Team Lead, involucrando entre ellos objetivos que potencien tus habilidades para maximizar tu crecimiento profesional.

Requerimientos del cargo

  • Debes contar con experiencia profesional en proyectos de Machine Learning (no vale proyectos personales, de estudio u otros parecidos, deben haber sido proyectos productivos).
  • Debes tener experiencia sólida desarrollando con Python.
  • Conocimientos de Framework de Machine Learning (SKLearn, TensorFlow, Pytorch

Opcionales

  • Experiencia con Bases de dato SQL y MongoDB
  • Experiencia con Docker
  • Conocimientos de técnicas de NLP. (Machine Learning aplicado a procesamiento de textos).

¿Qué te ofrecemos?

Escoger un trabajo no es una decisión menor, sobre todo si piensas que allí pasas 9 horas diarias de tu día. En wherEX no solo cuentas con 5 días de vacaciones extra 🏖️, seguro complementario 🏥 y flexibilidad horaria ⌚ sino que ese casi 40% de tu día a día es invertido en un producto de valor, que genera impacto real no solo en los usuarios que lo ocupan sino que esta generando una transformación real en todo el entorno de transacciones B2B. A real game changer…

Además, serías parte de una cultura donde prima el trabajo en equipo, la colaboración, la buena onda y profesionales de alto nivel técnico que mantendrán tu standard muy alto.

Flexible hours Flexible schedule and freedom for attending family needs or personal errands.
Internal talks wherEX offers space for internal talks or presentations during working hours.
Life insurance wherEX pays or copays life insurance for employees.
Paid sick days Sick leave is compensated (limits might apply).
Partially remote You can work from your home some days a week.
Speaker travel If you speak at a conference, wherEX will cover your expenses.
Health coverage wherEX pays or copays health insurance for employees.
Company retreats Team-building activities outside the premises.
Computer repairs wherEX covers some computer repair expenses.
Dental insurance wherEX pays or copays dental insurance for employees.
Computer provided wherEX provides a computer for your work.
Conference stipend wherEX covers tickets and/or some expenses for conferences related to the position.
Informal dress code No dress code is enforced.
Vacation over legal wherEX gives you paid vacations over the legal minimum.

Remote work policy

Locally remote only

Position is 100% remote, but candidates must reside in Mexico and Chile.

Life's too short for bad jobs.
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