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  • Programación en Python.
  • Manejo de PySpark de Python.
  • Sólidos conocimientos de teoría y algebra de conjuntos.
  • Manejo de librerías como Pandas, Plotlib, Dash.
  • SQL Avanzado.
  • Manejo de librerías de modelación y entrenamiento de modelos como XGBoost, CATBoost, Scikit-learn, Tensor-flow, Keras, Shap.
  • Manejo de Mlflow. Modelos de Machine Learning.
  • Redes neuronales y desarrollo de dashboards en PowerBI.
  • Horario de lunes a viernes de 9:00 a.m. - 18:00 p.m.
  • Vacante disponible en modalidad híbrida en Guatemala.

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