Buscamos un/a Científico/a de Datos para unirse a nuestro equipo y liderar el desarrollo de soluciones basadas en datos que impulsen la toma de decisiones estratégicas. La persona ideal combinará habilidades analíticas avanzadas, conocimiento estadístico, pensamiento crítico y capacidad para comunicar hallazgos de manera clara y efectiva a diferentes audiencias.
Responsabilidades principales:
Análisis exploratorio y estadístico:
● Realizar análisis descriptivos y exploratorios para descubrir patrones, anomalías y oportunidades.
● Desarrollar visualizaciones claras e intuitivas que permitan comprender y comunicar insights clave.
● Formular hipótesis y aplicarlas mediante técnicas estadísticas y experimentación (A/B Testing).
Modelado y Machine Learning:
● Diseñar, entrenar y validar modelos predictivos y prescriptivos.
● Aplicar técnicas de machine learning clásico, estadística avanzada y, cuando corresponda, deep learning.
● Optimizar modelos mediante tuning, experimentación y evaluación comparativa.
● Asegurar que los modelos cumplan con estándares de robustez, explicabilidad y ética.
Implementación y operación de modelos:
● Desplegar modelos en ambientes de producción en conjunto con Ingeniería de Datos y MLOps.
● Construir pipelines reproducibles y automatizados.
● Monitorear desempeño, detectar drift y coordinar retrainings periódicos.
Comunicación y colaboración:
● Traducir hallazgos técnicos en recomendaciones concretas y accionables para stakeholders.
● Presentar resultados a equipos de negocio y liderazgo ejecutivo.
● Trabajar de manera colaborativa con equipos multidisciplinarios (Producto, Tecnología, Negocio).
Cumplimiento, privacidad y gobierno de datos:
● Asegurar que el trabajo respete estándares de calidad, seguridad y normativas de privacidad.
● Documentar modelos, supuestos y procesos de forma clara y accesible.
Requisitos técnicos:
● Título en Ciencias de Datos, Ingeniería, Matemática, Estadística, Computación o áreas relacionadas.
● Experiencia sólida con Python y librerías de data science (Pandas, NumPy, Scikit-learn, etc.) o R.
● Conocimientos de bases de datos SQL y NoSQL (deseable)
● Experiencia en diseño y entrenamiento de modelos de machine learning.
● Familiaridad con herramientas de visualización (Looker, Matplotlib, etc.).
● Conocimiento de entornos de nube (GCP).
Habilidades blandas:
● Capacidad analítica y pensamiento crítico.
● Excelente comunicación oral y escrita.
● Autonomía, curiosidad y enfoque orientado al impacto.
● Colaboración y trabajo en equipo.
Deseable / Plus:
● Experiencia con MLOps (Docker, CI/CD, MLflow, Vertex AI, etc.).
● Experiencia en procesamiento de datos en tiempo real.
● Conocimientos de estadística avanzada, optimización o deep learning.
● Experiencia en industrias intensivas en datos (energía, finanzas, logística, salud, etc.).
Perfecto, seguí hablando con él.
Aplica para esta posición
Si ya estás hablando con un reclutador de CONEXIONHR, NO COMPLETES EL FORMULARIO.
