Data Meridian Softworks

Lenguaje y librerías Python 3.10+ con manejo fluido (tipos, dataclasses, manejo de excepciones). pandas y numpy para procesamiento de datasets de gran volumen (1M–10M filas). scipy (optimize) para calibración de parámetros. scikit-learn, lightgbm/xgboost y shap. Geoespacial H3 (indexación hexagonal), geopandas y shapely. Conocimiento de distancias geodésicas y su aplicación práctica. Plataformas cloud BigQuery: nivel avanzado (CTEs, window functions, joins espaciales, optimización de costo/tiempo). Vertex AI: nivel intermedio (pipelines KFP básicos, despliegue de endpoints). Git/GitHub: nivel avanzado (branches, PRs, resolución de conflictos). Modelado y validación Conocimientos en modelos gravitacionales (Huff/Reilly) — deseable, o capacidad de aprenderlos rápidamente. Experiencia en backtesting con validación temporal (walk-forward). Otros FastAPI para endpoints de predicción. Nociones básicas de Docker. Power BI/Tableau y herramientas de visualización (matplotlib/plotly). Habilidades blandas que buscamos Comunicación clara y proactiva. Autonomía con dirección: capacidad de ejecutar tareas con criterios de aceptación claros, sin necesidad de supervisión constante. Pragmatismo orientado a resultados, priorizando entregar valor a tiempo. Capacidad de identificar y comunicar bloqueos de forma temprana.