¿Quiénes somos?
En Option, creemos en un mundo donde las soluciones tecnológicas no tienen límites. Nuestra misión es transformar los desafíos en oportunidades mediante la creación de soluciones innovadoras que potencien la Aceleración Digital. Nuestro equipo es dinámico, colaborativo y apasionado por la tecnología. Únete a una organización que está redefiniendo cómo el mundo utiliza los datos y la tecnología para resolver problemas complejos.
¿Qué buscamos?
Estamos en búsqueda de un Data Scientist con pasión por los datos, la estadística y la inteligencia artificial, para integrarse a nuestro equipo de Datos. Esta persona será clave en el desarrollo de soluciones avanzadas para diferentes rubros e industrias, generando impacto directo en procesos operacionales complejos.
Objetivo del cargo:
Aplicar técnicas de modelado estadístico, machine learning e inferencia causal para diseñar soluciones analíticas que optimicen procesos estratégicos y operacionales, comunicando hallazgos de forma efectiva a stakeholders técnicos y de negocio.
Responsabilidades principales:
- Desarrollar modelos de machine learning, inferencia causal y análisis de series temporales para resolver desafíos de planificación y predicción.
- Preparar y transformar datos utilizando Python, SQL y herramientas de limpieza y análisis exploratorio.
- Diseñar y ejecutar pruebas A/B, evaluando impacto estadístico con metodologías robustas.
- Crear visualizaciones e informes analíticos utilizando Júpiter Notebooks, R, Excel u otras herramientas.
- Colaborar con equipos de ingeniería, negocio y analítica, aplicando buenas prácticas de versionamiento (Git) y despliegue.
¿Qué ofrecemos?
- Participación en proyectos de gran escala.
- Un equipo técnico de alto nivel, con enfoque en ciencia de datos aplicada, colaboración multidisciplinaria e innovación continua.
- Acceso a un ecosistema moderno de tecnologías: Python, SQL, R, GCP, Jupyter, Git, entre otros.
- Comunidad activa de científicos de datos y analistas, orientada al aprendizaje y mejora continua.
Requisitos técnicos (Hard Skills):
- Lenguajes y herramientas: Python (pandas, numpy, scikit-learn), R, SQL, Jupyter Notebooks, R Studio.
- Modelos y técnicas: Machine Learning, Deep Learning, Inferencia Causal, NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural), Time Series Analysis, A/B Testing.
- Visualización y análisis: Matplotlib, Seaborn, Excel, Google Analytics.
- Data Engineering: Data Cleaning, Feature Engineering, gestión de bases de datos relacionales y no relacionales.
- Cloud Platforms: Experiencia deseable en Google Cloud Platform (BigQuery, AI Platform, Data Studio).
- Herramientas adicionales: Git para control de versiones, GitHub, colaboración con notebooks compartidos.
Habilidades blandas (Soft Skills):
Capacidad analítica y pensamiento crítico orientado a resultados
Comunicación efectiva con equipos técnicos y no técnicos
Curiosidad intelectual y orientación al aprendizaje continuo
Proactividad, autonomía y foco en la resolución de problemas reales
Adaptabilidad a entornos dinámicos, iterativos y con múltiples stakeholders
Requisitos adicionales:
- Experiencia mínima: Mayor a 3 años en proyectos de ciencia de datos aplicada.
- Educación: Título universitario en Ingeniería, Ciencias Exactas, Matemáticas, Economía o carreras afines.
- Certificaciones valoradas: Cursos o certificaciones en Machine Learning, NLP, Deep Learning o especialización en análisis estadístico.
- Idioma: Español Nativo (obligatorio), Inglés Técnico (Intermedio - Avanzado)
Ubicación y modalidad:
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