Resumen del puesto

El Científico de Datos es responsable de diseñar y desarrollar modelos analíticos avanzados que permitan predecir comportamientos, optimizar procesos y generar valor estratégico para la organización. Su labor consiste en transformar grandes volúmenes de datos en insights prácticos y accionables, aplicando técnicas de estadística, machine learning, deep learning e inteligencia artificial.

Este rol requiere solidez técnica en programación, modelado estadístico y entornos de Big Data, así como la capacidad de comunicar hallazgos complejos de manera clara a públicos técnicos y no técnicos. Actúa como un motor de innovación analítica, acelerando la toma de decisiones estratégicas y apoyando la transformación digital del negocio.

Responsabilidades principales

• Diseñar, desarrollar y validar modelos predictivos y prescriptivos que generen valor tangible para los procesos del negocio.

• Implementar soluciones de machine learning, deep learning e inteligencia artificial en entornos de desarrollo y productivos.

• Colaborar con analistas, ingenieros y arquitectos de datos para garantizar la disponibilidad, calidad y preparación de datasets.

• Explorar, limpiar y preparar datos aplicando técnicas estadísticas que aseguren un modelado confiable.

• Realizar pruebas de hipótesis, análisis estadísticos y A/B testing para validar supuestos de negocio.

• Automatizar pipelines analíticos y gestionar el versionamiento de modelos bajo prácticas de MLOps.

• Documentar metodologías y procesos, asegurando trazabilidad y reutilización de modelos.

• Comunicar hallazgos e insights a diferentes audiencias mediante informes y presentaciones ejecutivas.

• Contribuir al gobierno de datos identificando variables críticas y asegurando controles de calidad para la toma de decisiones.

• Participar en iniciativas de transformación digital que utilicen analítica avanzada como motor de innovación

Requisitos

• Educación: Graduado en Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Ingeniería en Sistemas, Física o afines.

• Formación complementaria: Ciencia de Datos aplicada, Machine Learning y Deep Learning, Programación en Python y R, Feature Engineering, Plataformas cloud (Databricks, Azure ML, GCP, AWS), Inteligencia Artificial (deseable).

• Experiencia:
  Mínimo 3 años en proyectos de ciencia de datos con impacto en decisiones de negocio.
  Experiencia en desarrollo y despliegue de modelos analíticos en producción.
  Participación en iniciativas de transformación digital basadas en analítica avanzada.
  Deseable experiencia en sectores financieros o industrias de alta complejidad analítica.

Habilidades y conocimientos técnicos

• Modelado estadístico y predictivo (avanzado).

• Machine Learning aplicado (avanzado).

• Deep Learning (avanzado).

• Programación en Python o R (avanzado).

• Análisis exploratorio de datos (avanzado).

• Visualización de insights y storytelling con datos (medio).

• Gestión de versiones de modelos / MLOps (medio).

• SQL para análisis (medio).

• Cloud computing aplicado a ciencia de datos (medio).

• IA aplicada a datos (medio).

• Gestión de proyectos (avanzado).