Data Scientist

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DATA SCIENTIST

Para unirse a nuestro equipo de expertos.

Buscamos profesional con experiencia en

Desarrollo, implementación y optimización de modelos de datos avanzados

para generar conocimiento accionable que impulse la toma de decisiones.

MISIÓN DEL CARGO

Convertir datos en conocimiento útil para decisiones estratégicas y operativas.

Diseñar y aplicar modelos estadísticos, machine learning e inteligencia artificial que generen insights para optimizar procesos, detectar mejoras y proponer soluciones innovadoras.

Asegurar calidad, integridad y ética en la recolección, análisis y visualización de datos.

MODALIDAD Y CONDICIONES

• Jornada: Lunes a Viernes Horario de Oficina
• Modalidad: Híbrida (3 días presencial / 2 días remoto (Home Office)
• Ubicación Oficinas: Ciudad Empresarial, Huechuraba.
  
  Santiago

FUNCIONES DEL CARGO

Recolección y preparación de datos

• Identificar fuentes de datos relevantes (internas y externas).
  
  
• Limpieza, transformación y validación de datos para asegurar calidad e integridad.
  
  

Análisis exploratorio de datos

• Aplicar técnicas estadísticas para comprender patrones, tendencias y relaciones en los datos.
  
  
• Formular hipótesis y validar supuestos con base empírica.
  
  

Desarrollo de modelos predictivos y prescriptivos:

• Diseñar, entrenar y evaluar modelos de machine learning y estadística avanzada (regresión, clasificación, clustering, etc.).
  
  
• Aplicar técnicas de optimización, selección de variables y ajuste de hiperparámetros.
  
  

Implementación de modelos en ambientes productivos

• Preparar modelos para su despliegue (batch, online o en tiempo real).
  
  
• Trabajar junto a ingenieros de datos o MLOps para integrarlos a sistemas existentes.
  
  

Visualización y comunicación de resultados

• Construir dashboards o reportes con hallazgos clave.
  
  
• Explicar resultados técnicos a públicos no técnicos (áreas de negocio, ejecutivos).
  
  

Apoyo en la toma de decisiones basada en datos

• Colaborar con áreas como marketing, operaciones, finanzas o TI para traducir problemas de negocio en soluciones analíticas.
  
  
• Formular recomendaciones concretas basadas en evidencia.
  
  

Investigación y actualización constante

• Mantenerse al día con nuevos algoritmos, técnicas y herramientas.
  
  
• Evaluar nuevas tecnologías o enfoques para su posible adopción.
  
  

Garantizar el cumplimiento de normativas y leyes de seguridad y protección de datos.

REQUISITOS DEL CARGO

• Formación: Titulados en Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, Ingeniería Civil en Informática, Ingeniería Civil en Matemáticas, Estadística o carreras afines.
  
  

• Deseable postgrado en áreas de Data Science, Inteligencia Artificial o Machine Learning.
  
  

• Experiencia: Mínimo 3 años de experiencia trabajando de manera autónoma en el desarrollo de modelos de analítica avanzada predictiva y prescriptiva.
  
  

• Idiomas: Inglés intermedio, oral y escrito (no excluyente)

COMPETENCIAS REQUERIDAS

Técnicas:

• Programación: Dominio de lenguajes de programación Python (Avanzado) y SQL.
  
  Conocimiento de librerías como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc.
  
  

• Manipulación de datos: Limpieza, transformación y análisis de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
  
  

• Modelado estadístico y Machine Learning: Diseño, entrenamiento y validación de modelos supervisados y no supervisados.
  
  

• SQL y bases de datos: Consulta y manejo de bases de datos relacionales y no relacionales.
  
  

• Cloud Computing: Experiencia en servicios de ML en Azure como Azure Machine Learning, Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Azure Cognitive Services, MS Fabric, Azure Data Factory.
  
  

• Visualización de datos: Dominio de herramientas Power BI.
  
  

• MLOps y DevOps para ML: Versionamiento de modelos, pipelines de entrenamiento/despliegue, GIT, CI/CD, MLflow, Docker, etc.
  
  (avanzado).
  
  

• Big Data: Conocimientos en Spark, Hadoop o herramientas similares para procesar datos a gran escala (deseable).
  
  

Analíticas:

• Manipulación de datos: Limpieza, transformación y análisis de grandes Pensamiento crítico:

• Capacidad para interpretar datos, identificar patrones y plantear hipótesis.
  
  

• Resolución de problemas: Aplicación de métodos analíticos para dar soluciones prácticas a problemas reales.
  
  

• Modelado matemático: Sólida base en estadística, álgebra lineal, cálculo y probabilidad.
  
  

• Curiosidad y orientación al negocio: Capacidad de explorar los datos con sentido crítico y vincular resultados con necesidades de la organización.
  
  

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