Necesitamos un profesional apasionado y con experiencia en ciencia de datos para integrarse a nuestro equipo.responsabilidades:diseño y desarrollo de modelos predictivos- desarrollar modelos de regresión, clasificación, segmentación y forecasting según las necesidades del cliente.
- validar modelos mediante métricas estadísticas y técnicas de validación cruzada.
- mantener documentación clara sobre hipótesis, variables y supuestos de los modelos.análisis exploratorio de datos (eda)- limpiar, preparar y transformar datos provenientes de distintas fuentes.
- detectar patrones, anomalías y correlaciones que aporten valor a la toma de decisiones.extracción de insights accionables- generar reportes, dashboards o entregables que comuniquen hallazgos clave.
- traducir resultados técnicos a lenguaje comprensible para perfiles no especializados.colaboración interfuncional- trabajar de la mano con equipos de ingeniería de datos y bi para garantizar la disponibilidad, calidad y gobernanza de los datos.
- participar en sesiones de diseño de soluciones con clientes y otros equipos técnicos.implementación en entornos productivos (deseable)- apoyar en la implementación de modelos en producción (dataops / mlops) con soporte de data engineers.
- trabajar con notebooks, apis o ambientes como azure machine learning, databricks, etc.requisitos:experiencia previa en roles como data scientist o similares.formación en matemáticas, estadística, ciencia de datos, ingeniería, economía o carreras afines.experiencia previa en consultoras, proyectos tecnológicos o análisis para empresas de consumo, retail o similares es altamente valorada.deseable experiencia trabajando bajo metodologías ágiles (scrum, kanban).
certificaciones en ciencia de datos o herramientas azure (deseable).
habilidades técnicas:- dominio de python y librerías clave: pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, seaborn, statsmodels.
- sólida comprensión de estadística inferencial y fundamentos de machine learning.
- experiencia desarrollando y ajustando modelos predictivos supervisados y no supervisados.
- dominio de sql para consultas, limpieza y extracción de datos desde bases relacionales.
- conocimiento de herramientas de visualización como power bi, tableau o dashboards en python.
- deseable experiencia en entornos de nube, preferentemente azure (azure ml, databricks, synapse).
- familiaridad con manejo de datos estructurados y no estructurados.