Senior/Lead Data Scientist

• Más de 4 años de experiencia comercial en ciencia de datos, trabajando de forma completamente autónoma y sin necesidad de supervisión;
• Dominio avanzado de Python, R y SQL;
• Experiencia con marcos de aprendizaje automático como TensorFlow y PyTorch;
• Experiencia con herramientas de visualización de datos;
• Experiencia comercial aplicando la ciencia de datos a la gestión de vulnerabilidades;
• Nivel de inglés intermedio-alto.

• Familiaridad con los resultados de datos de Cloud Security Posture Management (CSPM) (por ejemplo, Wiz).

• Crecimiento sin límites: desarrolla tus habilidades mediante mentoría, TechTalks internos, proyectos desafiantes y un presupuesto anual dedicado al aprendizaje.
• Compensación competitiva: recibe el reconocimiento que refleje tus habilidades e impacto, con revisiones periódicas de desempeño y remuneración.
• Flexibilidad: trabaja 100% en remoto con horarios flexibles que favorezcan la concentración, la autonomía y un ritmo de trabajo saludable.
• Proyectos modernos y significativos: construye productos de gran impacto utilizando tecnologías modernas junto a equipos globales y marcas líderes.
• Cultura colaborativa: únete a un entorno de apoyo sin micromanagement, donde se acogen las ideas y se reconocen las contribuciones.
• Bienestar y apoyo: accede a programas de bienestar locales y apoyo centrado en las personas adaptado a tu ubicación.

Estamos buscando un Senior Data Scientist para desarrollar modelos predictivos y análisis cuantitativos que impulsen la priorización de vulnerabilidades basada en el riesgo dentro de un programa de seguridad empresarial a gran escala. Estructurarás y analizarás conjuntos de datos masivos de telemetría de seguridad, construirás algoritmos de ML para eliminar el ruido de los escaneos y los falsos positivos, y establecerás paneles de datos unificados para fomentar la adopción de una gobernanza de seguridad basada en datos. El puesto requiere más de 5 años de experiencia en ciencia de datos con aplicación comercial directa a la gestión de vulnerabilidades, trabajando con total autonomía.

• Desarrollar modelos predictivos y análisis cuantitativos para priorizar las vulnerabilidades en función del riesgo contextual y el impacto empresarial;
• Estructurar y analizar salidas masivas de datos de seguridad de todo el ecosistema empresarial para dar soporte al marco ASPM;
• Crear algoritmos de aprendizaje automático o modelos estadísticos para identificar y filtrar automáticamente el ruido de los escaneos y los falsos positivos;
• Establecer una estructura unificada de entrega de datos y paneles de control para impulsar la adopción de una gobernanza de seguridad basada en datos.