Este es un puesto de trabajo remoto.

Buscamos un/a Científico/a de Datos con sólida formación técnica, experiencia comprobada en machine learning y un enfoque estratégico orientado al impacto de negocio. Este perfil combina habilidades en modelado estadístico, ingeniería de datos ligera, comunicación efectiva y despliegue de modelos en entornos productivos.

• Identificar oportunidades donde el análisis de datos puede generar ventajas competitivas y diseñar soluciones apropiadas.
  

• Desarrollar modelos de machine learning y analítica predictiva (clasificación, regresión, segmentación, scoring, recomendación, etc.).
  

• Construir y automatizar pipelines de datos para la limpieza, transformación y enriquecimiento de fuentes heterogéneas.
  

• Realizar análisis exploratorios y visualización de datos para generar insights relevantes y comunicar hallazgos de manera efectiva.
  

• Implementar modelos en producción, trabajando junto a ingenieros de datos y software, asegurando performance, escalabilidad y mantenibilidad.
  

• Evaluar el impacto de iniciativas mediante técnicas estadísticas (pruebas de hipótesis, análisis causal, A/B testing).
  

• Documentar procesos y resultados, promoviendo una cultura de datos dentro de la organización.
  

Requisitos

Formación y experiencia:

• Grado o máster en carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería o Matemáticas), idealmente con enfoque en ciencia de datos, estadística o informática.
  

• Mínimo 3-5 años de experiencia aplicando técnicas de análisis de datos y machine learning en entornos profesionales.
  

Habilidades técnicas:

• Programación fluida en Python o R para análisis de datos y modelado estadístico.
  

• Manejo avanzado de bibliotecas como Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Statsmodels, Matplotlib/Seaborn.
  

• Experiencia en SQL y trabajo con bases de datos relacionales y no relacionales.
  

• Familiaridad con herramientas de visualización (Tableau, Power BI, Looker o similares).
  

• Conocimiento de plataformas cloud (AWS, GCP, Azure) y entornos colaborativos (Git, Docker, notebooks).
  

• Deseable: experiencia en despliegue de modelos, MLOps y frameworks de producción.
  

Habilidades blandas:

• Pensamiento crítico y enfoque en la resolución de problemas mediante datos.
  

• Capacidad para comunicar conceptos técnicos a públicos no especializados.
  

• Mentalidad colaborativa, orientada al impacto y adaptabilidad en entornos cambiantes.
  

• Autonomía y gestión eficiente del tiempo y las prioridades.
  

Ventajas

• Oportunidad de crecimiento con un equipo multinivel
  
• Pago USD
  
• Trabajo remoto