Senior Data Scientist (Python & Machine Learning)

Buscamos un/a Senior Data Scientist con sólida experiencia en Python, Machine Learning y estadística aplicada, capaz de transformar datos en soluciones analíticas que generen valor para el negocio. Será responsable de desarrollar, evaluar y documentar modelos, garantizando su calidad técnica, confiabilidad y alineación con los objetivos del negocio.

Principales responsabilidades

• Desarrollar modelos de Machine Learning utilizando Python y librerías especializadas.
• Analizar y transformar datos provenientes de diferentes fuentes mediante SQL.
• Diseñar experimentos, realizar pruebas de hipótesis y aplicar métodos estadísticos para resolver problemas de negocio.
• Seleccionar métricas de evaluación adecuadas, considerando el desempeño del modelo, su impacto en el negocio y posibles sesgos.
• Validar la robustez de los modelos y analizar su comportamiento en diferentes segmentos de datos.
• Desarrollar código modular, reutilizable y mantenible, siguiendo buenas prácticas de desarrollo de software.
• Utilizar Git para el control de versiones y colaborar bajo estándares de desarrollo establecidos.
• Documentar los modelos desarrollados, incluyendo su objetivo, datos utilizados, metodología, resultados, limitaciones y consideraciones de uso.
• Trabajar con datos almacenados en entornos cloud.
• Evaluar y utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa como apoyo al desarrollo, verificando la calidad y confiabilidad de sus resultados.

Requisitos indispensables

• Experiencia sólida en ciencia de datos y desarrollo de modelos de Machine Learning.
• Dominio avanzado de Python como principal lenguaje de desarrollo.
• Manejo avanzado de SQL para extracción, transformación y análisis de datos.
• Experiencia con librerías de ciencia de datos y Machine Learning, como:
• Pandas.
• Scikit-Learn.
• XGBoost o LightGBM.
• Conocimientos sólidos de estadística aplicada, diseño experimental, pruebas de hipótesis y validación de modelos.
• Capacidad para seleccionar e interpretar métricas de evaluación considerando objetivos de negocio, sesgos y comportamiento por subgrupos.
• Experiencia utilizando Git y desarrollando código modular, estructurado y mantenible, más allá de notebooks exploratorios.
• Experiencia trabajando con datos en al menos uno de los siguientes servicios cloud: Google Cloud Storage (GCS) o Azure Blob Storage.
• Habilidad para documentar soluciones analíticas y comunicar resultados técnicos de forma clara.

Conocimientos deseables

• Experiencia con MLflow u otras herramientas de seguimiento de experimentos.
• Manejo de PySpark para procesamiento de grandes volúmenes de datos.
• Conocimiento de Polars, Statsmodels y SciPy.
• Experiencia con TensorFlow o PyTorch para proyectos que requieran Deep Learning.
• Conocimientos de versionado de datos, reproducibilidad de experimentos y buenas prácticas de seguridad en el manejo de credenciales.
• Familiaridad con modelos de lenguaje (LLMs), agentes de IA y herramientas de inteligencia artificial generativa.
• Experiencia en el desarrollo, despliegue o monitoreo de modelos en entornos productivos.

Competencias

• Pensamiento analítico y enfoque en la resolución de problemas.
• Criterio estadístico y orientación a la evidencia.
• Capacidad para traducir problemas de negocio en soluciones basadas en datos.
• Atención a la calidad, reproducibilidad y mantenibilidad del código.
• Pensamiento crítico para evaluar resultados y herramientas de inteligencia artificial.
• Comunicación efectiva y colaboración multidisciplinaria.