Acerca de la compañía

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Acerca de la compañía

QUIENES SOMOS

Sobre nosotros

Usamos analítica para crear soluciones que agregan valor y mejoran los procesos de las empresas, ofreciendo alternativas a todas las necesidades de nuestros clientes.

Aplicamos nuestra metodología "Agile Analytics" en todas las etapas, esto nos permite entender a profundidad las necesidades de nuestros clientes, incorporar nuestros procesos y comenzar a aportar valor desde etapas tempranas y garantizar una adaptación a la rápida evolución empresarial, para ofrecer soluciones analíticas innovadoras a las compañías en diferentes industrias.

Nuestra Esencia

En DataKnow somos transparentes, felices y auténticos. Creemos en el crecimiento orgánico y sostenible, buscamos convertirnos en un socio estratégico de tu organización para avanzar juntos al siguiente nivel, aprovechando el poder de los datos.

Nuestro eslogan

Creemos en el poder de los datos para transformar el mundo

Nuestros valores

Confianza
Compromiso
Transparencia

Nuestro propósito

Democratizar el acceso al Análisis de datos e Inteligencia Artificial.

Nuestro ADN

Hablamos claro y fácil
Nos enfocamos en las personas y entender sus necesidades

Nuestra Metodología

Al igual que la metodología ágil, Agile Analytics incluye las mejores prácticas de planificación, gestión y monitoreo de proyectos para una colaboración efectiva y excelencia técnica. En Dataknow usamos Agile Analytics para encontrar valor en un conjunto de datos de manera más rápida y adaptable a un panorama empresarial que cambia rápidamente.

Agile Analytics es:
Nuestro estilo de trabajo: El objetivo principal es una alta calidad y alto valor.
Iterativa, incremental, evolutiva: Trabajamos en iteraciones cortas que generalmente duran de una a tres semanas. Construimos el sistema en pequeños incrementos o "fragmentos" de funcionalidad valorada por el usuario.
Eficiente, no somos adictos a las reuniones: Minimizamos la cantidad de ceremonias y protocolos requeridas para permitir el desarrollo de las actividades, y hacemos de la comunicación el punto clave.
Automatización: We seek to automate any process that redundant or repetitive. The more you can automate, the more you can focus on providing value for the client.
Colaboración: We are team workers; we share knowledge and the same goals.
Equipos autoorganizados y autogestionados: Las personas ideales, con las herramientas y el apoyo que necesitan, les damos su espacio y les permitimos tener éxito.

ACERCA DE LA COMPAÑÍA

Trabaja con nosotros

Buscamos a los mejores científicos de datos para integrar a nuestro equipo de trabajo, deben contar con mínimo un año de experiencia en el rol y dominio de tecnologías de análisis de datos R o Python o similares, conocimientos estadísticos, fundamentos matemáticos y modelación, conocimientos en análisis de calidad de datos análisis descriptivo. Deseable conocimiento de machine Learning ML en la nube AWS, Azure o Hadoop. Requerimientos Carrera profesional. Preferible con nivel de inglés conversacional.

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Científico de datos

Queremos integrar en nuestro equipo los mejores ingenieros de datos, profesionales en Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Información, carreras relacionadas. Con dos años de experiencia como ingeniero de datos, con conocimiento y experiencia comprobable en gestión de bases de datos SQL y No SQL, procesos ETL, manejo de modelado de datos, Ecosistemas Hadoop, lenguajes de programación python, R, spark, arquitectura datalake y cloud computing AWS. Educación mínima Universidad Carrera Profesional. Preferible contar con nivel de inglés conversacional.

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Ingeniero de datos

Buscamos a los mejores analistas de datos para que hagan parte de nuestro equipo Dataknow. Tecnólogo o profesional en sistemas o carreras afines con inglés intermedio/ avanzado. Debe estar en capacidad de operar y soportar las soluciones de infraestructura y dominio de plataformas tecnológicas. Conocimiento en programación SQL, R o Python, con buenas bases estadísticas y matemáticas y conocimiento en recuperación y administración de bases de datos.

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