Buscamos un/a científico/a de datos senior con experiencia liderando proyectos de analítica avanzada y machine learning. Será responsable de diseñar soluciones end-to-end, acompañar a los perfiles jr y comunicar hallazgos estratégicos a las áreas de negocio.
technical skills:
· dominio avanzado de python (pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels, pyspark deseable).
· sólidos conocimientos en estadística inferencial, experimentación (a/b testing) y modelos predictivos avanzados.
· experiencia en optimización de modelos, validación cruzada y tuning de hiperparámetros.
· conocimiento profundo de ml en producción (dataiku, mlflow, airflow o similar).
· experiencia con bases de datos sql y nosql, incluyendo diseño y consultas complejas.
· dominio de estructuras de datos: comprensión de modelos relacionales y no relacionales.
· experiencia en arquitectura de datos, diseño de pipelines y procesos etl.
· conocimiento avanzado de servicios en la nube (aws, gcp o azure): despliegue de modelos, almacenamiento y automatización.
· manejo avanzado de microservicios y apis (creación, integración y consumo).
· generación de gráficas para presentar resultados y análisis.
· habilidad en prompt engineering para diseñar interacciones efectivas con modelos de lenguaje (llms).
· experiencia en visualización ejecutiva y storytelling con datos.
soft skills:
· comunicación clara, empática y profesional, capaz de mantener una actitud constructiva en interacciones con clientes o stakeholders.
· autocontrol y madurez emocional para gestionar proyectos complejos o situaciones de presión.
· excelencia en presentaciones: traducir resultados técnicos en mensajes ejecutivos.
· autodidacta y curioso, con iniciativa para proponer nuevas soluciones o herramientas.
· alta adaptabilidad a distintos proyectos, equipos y herramientas.
· capacidad de liderar y mentorizar a perfiles junior.
· pensamiento crítico y visión de negocio.
· colaboración transversal con equipos de ingeniería, bi y estrategia.
· trato respetuoso, profesional y orientado a construir relaciones de confianza con colegas y clientes.
actividades principales:
· diseño de soluciones end-to-end: desarrollo de modelos predictivos, pipelines etl, apis y arquitecturas de datos robustas.
· liderazgo técnico de proyectos: coordinar equipos, guiar a perfiles jr y validar implementaciones técnicas.
· optimización y puesta en producción de modelos: tuning de hiperparámetros, validación cruzada, despliegue en la nube y monitoreo de performance.
· arquitectura y gestión de datos: definir estructuras de datos, integrar fuentes sql/nosql, diseñar pipelines etl eficientes y garantizar calidad de datos.
· integración con microservicios y apis: desarrollo, consumo y mantenimiento de endpoints para uso interno o externo.
· visualización y storytelling con datos: generar gráficas y dashboards para presentar hallazgos a audiencias técnicas y ejecutivas.
· uso avanzado de herramientas y servicios de cloud: aws, gcp o azure para almacenamiento, modelado y despliegue de soluciones.
· innovación y experimentación: explorar nuevas técnicas de machine learning, inteligencia artificial y prompt engineering para mejorar procesos y productos.
· documentación y comunicación estratégica: mantener documentación de modelos, especificaciones técnicas y resultados; presentar hallazgos a stakeholders internos y clientes externos.