Buscamos un visionario en ciencia de datos que construya junto a nosotros la próxima generación de soluciones automatizadas para el retail.
descripción del puesto
liderar actividades avanzadas de análisis de datos, enfocándose en la interpretación de datos, desarrollo de modelos y análisis ad hoc alineados con los objetivos de la organización.
* diseñar y desarrollar módulos de aprendizaje automático que se integren a nuestra plataforma de inteligencia artificial para el retail.
* desarrollar pipelines de ml end-to-end, desde la ingestión y preparación de datos hasta la puesta en producción y monitoreo de modelos.
* crear modelos predictivos state-of-the-art que generen impacto medible en métricas de negocio:
* pronósticos de demanda: desarrollar modelos avanzados (lstm, transformer, métodos de ensamble) que capturen estacionalidades, tendencias y eventos externos.
* pricing intelligence: construir estrategias dinámicas basadas en elasticidad precio directa/cruzada, análisis competitivo y optimización de márgenes.
* optimización operacional: aplicar técnicas de optimización matemática para resolver problemas de asignación de inventario, layout de espacios y planificación operativa.
* comunicar resultados técnicos a audiencias no técnicas, incluyendo presentaciones ejecutivas al c-level, articulando el valor de negocio detrás de cada modelo.
* colaborar con el equipo técnico y stakeholders de negocio para validar hipótesis y definir métricas de éxito.
* monitorear y mejorar el desempeño de los modelos en producción (re-entrenamiento, drift detection, uplift tracking).
requisitos
* licenciatura o maestría en matemáticas, estadística, ciencia de datos o área afín.
* 4+ años de experiencia hands-on en data science/machine learning
* 2+ años desarrollando modelos de ml en producción con impacto medible en kpis de negocio.
* dominio avanzado de python o r, y sus principales librerías (pandas, numpy, scikit-learn, pytorch, tidyverse, etc.)
* conocimiento sólido de sql y manipulación de grandes volúmenes de datos.
* experiencia con herramientas y entornos de nube como aws, gcp o databricks.
* experiencia en monitoreo de modelos en producción
habilidades deseadas
* experiencia en el sector retail: manejo de inventarios, planificación de demanda, pricing, promociones.
* conocimientos en inferencia causal (uplift modeling, propensity scores, double ml).
* experiencia con frameworks de big data como pyspark o apache spark.
* familiaridad con herramientas de mlops (mlflow, airflow, docker, etc.).