Semi Sr Data Scientist

Desde el día 1 vas a tener responsabilidades concretas. La expectativa es que rápidamente tomes ownership de módulos completos de los proyectos.

Diseño, construcción y mantenimiento de bases de datos analíticas para proyectos de Revenue Management y pricing. Desarrollo de modelos estadísticos y de ML aplicados: modelos de elección discreta, clustering, series de tiempo, optimización, simulación de escenarios. Desarrollo de pipelines de datos end-to-end en Python (pandas, numpy, scipy, scikit-learn, statsmodels).

Formulación y resolución de problemas de optimización (lineal, no lineal, combinatoria) aplicados a pricing, asignación de recursos, y gestión de inventario. Visualización de datos y construcción de dashboards interactivos para clientes (Plotly, Streamlit, o similar). Elaboración de presentaciones y reportes para Steering Committees y reuniones ejecutivas con clientes.

Investigación de fuentes de datos externas (APIs públicas, web scraping, bases de datos gubernamentales). Liderazgo de módulos de proyectos: modelo de costos, análisis de competencia, motor de pricing, simulación de demanda.

Formación: Título de Ingeniería Civil (Matemática, Computación, Industrial, Eléctrica), Estadística, Economía cuantitativa o carrera afín con formación matemática sólida. Maestría en Investigación de Operaciones, Data Science, Estadística, o área cuantitativa afin (completada o en curso avanzado).

• Experiencia: 2–4 años resolviendo problemas reales con datos — en consultoría, industria o investigación aplicada. No buscamos años de antigüedad; buscamos evidencia de haber enfrentado problemas complejos y haberlos resuelto.
• Python avanzado: pandas, numpy, scipy, scikit-learn, statsmodels. Capaz de escribir código limpio, modular y reproducible — no solo notebooks.
• Estadística y modelamiento: Regresión lineal/logística, modelos de elección discreta, tests de hipótesis, inferencia bayesiana. Que entienda por qué funciona, no solo cómo llamar la función.
• Optimización: Experiencia formulando y resolviendo problemas de optimización (lineal, no lineal, combinatoria). Familiaridad con solvers (scipy.optimize, PuLP, Gurobi, OR-Tools, o similares).
• SQL avanzado: Queries complejas con joins, window functions, CTEs, subqueries. Capaz de trabajar con bases de datos grandes de forma eficiente.
• Capacidad de resolución de problemas complejos: Esto es crítico. Buscamos a alguien que ante un problema ambiguo sepa descomponerlo, formular hipótesis, diseñar un approach, y ejecutar — sin necesidad de que le digan cómo.
• Propositivo y creativo: Que no espere instrucciones detalladas para avanzar. Que proponga soluciones, cuestione supuestos, y encuentre caminos cuando el problema no tiene una respuesta obvia.
• Gestión de tiempos y recursos: Capacidad demostrada de manejar múltiples líneas de trabajo, priorizar, y cumplir plazos establecidos. Trabajamos con clientes que esperan entregables en fechas específicas.
• Comunicación clara: Vas a trabajar con consultores senior y presentar resultados a clientes ejecutivos. Necesitas poder explicar qué hiciste, por qué importa, y qué recomiendas.
• Inglés intermedio-avanzado: Lectura técnica fluida (papers, documentación, código). Comunicación básica con clientes internacionales.

Problemas reales de pricing y optimización en múltiples industrias — no es un rol de mantención de dashboards ni de reportes. Mentoría directa de data scientists senior con experiencia en aerolíneas globales y Revenue Management. Alto impacto desde el día 1: tus modelos y recomendaciones van directo a decisiones comerciales de los clientes.

Contrato indefinido post periodo de prueba (3 meses), con todos los beneficios legales (salud, AFP, vacaciones). 100% remoto, equipo distribuido, cultura de autonomía y entrega. Crecimiento rápido: si demuestras capacidad, en 6–12 meses puedes estar liderando proyectos completos.