Importante empresa, líder en su rubro, se encuentra en búsqueda de un Data Scientist. El/la Científico/a de Datos tiene como propósito principal diseñar, construir e implementar soluciones analíticas avanzadas que permitan transformar datos en conocimiento accionable. A través del uso de técnicas estadísticas, algoritmos de machine learning y herramientas de programación, contribuye directamente a la toma de decisiones estratégicas y operativas de la organización.

Este rol técnico se enfoca en el desarrollo de modelos predictivos, clasificación, segmentación y detección de patrones, así como en la automatización de procesos analíticos. Además, participa activamente en la arquitectura de datos, la integración de modelos en ambientes productivos y la evaluación continua de su desempeño.

Principales funciones:

• Diseño y desarrollo de modelos analíticos avanzados: Aplicar técnicas de machine learning supervisado y no supervisado para resolver problemas específicos del negocio, como predicción de demanda, clasificación de clientes, detección de fraudes, entre otros.
• Implementación de pipelines de datos: Construir flujos de procesamiento de datos eficientes y escalables utilizando lenguajes como Python y SQL, integrando fuentes internas y externas, y asegurando la trazabilidad y calidad de los datos.
• Evaluación y validación de modelos: Realizar pruebas de desempeño utilizando métricas como precisión, recall, F1-score, AUC, entre otras, y aplicar técnicas de validación cruzada y tuning de hiperparámetros para optimizar resultados.
• Despliegue de modelos en ambientes productivos: Colaborar con equipos de ingeniería para empaquetar modelos, integrarlos en sistemas operativos o APIs, y monitorear su comportamiento en tiempo real.
• Análisis exploratorio y visualización técnica: Explorar grandes volúmenes de datos para identificar patrones, outliers y correlaciones relevantes, utilizando herramientas como pandas, seaborn, matplotlib, Power BI o Tableau.
• Documentación técnica y versionamiento: Mantener documentación clara y actualizada de los modelos, procesos y decisiones técnicas, utilizando herramientas como Git para control de versiones y colaboración.
• Colaboración interdisciplinaria: Participar en squads o células ágiles junto a equipos de producto, TI y negocio, aportando desde la perspectiva analítica en el diseño de soluciones digitales.
• Investigación y actualización tecnológica: Mantenerse al día en nuevas técnicas, librerías y enfoques en ciencia de datos, participando en comunidades técnicas, cursos o certificaciones relevantes.
• Gestión de métricas e indicadores de desempeño: Definir y monitorear KPIs relacionados con los modelos implementados, asegurando su alineación con los objetivos estratégicos de la organización.

Requisitos de postulación:

• Título profesional en Ingeniería en Computación, Ingeniería Estadística, Matemáticas, Física, Ingeniería Industrial o carreras afines con fuerte componente cuantitativo. Se valoran estudios de postgrado (Magíster o Doctorado) en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Estadística Aplicada, Computación o áreas relacionadas.
• Experiencia mínima de 2 a 4 años en roles relacionados con ciencia de datos, analítica avanzada o modelamiento estadístico. Se espera participación directa en proyectos de desarrollo e implementación de modelos predictivos, segmentación, optimización o mantenimiento predictivo, idealmente en contextos industriales, financieros, logísticos o tecnológicos.
• Manejo de Python, SQL y Machine Learning avanzado. Estadísitica aplicada nivel intermedio.
• Experiencia participando en equipos multidisciplinarios bajo metodologías ágiles (Scrum, Kanban).
• Experiencia en integración de modelos en ambientes productivos (APIs, contenedores, servicios cloud).
• Conocimiento práctico en arquitectura de datos, ETL y manejo de grandes volúmenes de información.
• Contribuciones a repositorios colaborativos (GitHub, GitLab) y documentación técnica estructurada.

Certificaciones Deseables:

Certificaciones técnicas en ciencia de datos, machine learning o plataformas cloud, tales como:

• Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate.
• AWS Certified Machine Learning – Specialty.
• Google Professional Data Engineer.
• Certificaciones en Python, SQL, Spark, o herramientas de visualización (Power BI, Tableau).