Data Scientist - Senior - CAM

Key Responsibilities

• Desarrollar, implementar y mantener modelos estadísticos, algoritmos de machine learning y soluciones analíticas para resolver problemas complejos del negocio
• Realizar análisis exploratorios de datos (EDA) para identificar patrones, outliers, correlaciones, tendencias y su impacto en métricas del negocio
• Desarrollar e integrar modelos y agentes de IA dentro de aplicaciones, plataformas y flujos operativos, colaborando con otros equipos para el desarrollo de soluciones de IA
• Diseñar experimentos, pruebas A/B y metodologías analíticas para evaluar hipótesis de negocio, optimizar procesos y medir impacto
• Colaborar con equipos multifuncionales (producto, tecnología, operaciones, marketing, ejecutivos) para traducir necesidades comerciales en soluciones analíticas concretas
• Crear visualizaciones, dashboards y reportes que permitan comunicar insights de forma clara, accionable y orientada a resultados
• Documentar procesos, supuestos y resultados asegurando la reproducibilidad y trazabilidad de los modelos▸
• Trabajar con ingenieros de datos para asegurar la disponibilidad, calidad y gobernanza de los datos utilizados en los modelos
• Implementar y monitorear pipelines de modelado y analítica avanzada, incluyendo retraining, versionamiento de modelos y control de métricas de desempeño
• Investigar, evaluar y aplicar nuevas técnicas de modelado, algoritmos y herramientas de análisis que incrementen la eficiencia y precisión de los productos analíticos▸
• Asegurar la coherencia y ética en el uso de datos y modelos, detectando posibles sesgos y proponiendo mecanismos de mitigación
• Proporcionar soporte técnico en temas de estadística, modelado y analítica para fortalecer capacidades internas de la organización

Skills, Knowledge and Expertise

• Lenguajes: Python y/o R para análisis de datos y creación de modelos predictivos
• Librerías: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Statsmodels
• Estadística: Estadística inferencial, probabilidad, optimización y series temporales
• IA / NLP: Modelos NLP, LLM o Redes Neuronales (Deep Learning)
• MLOps / LLMOps: Gestión del ciclo de vida de modelos — MLOps o LLMOps
• Bases de datos: SQL avanzado — bases relacionales y no relacionales
• Ingeniería de datos: DataTransfer, Integration Services, Data Flow, DataBricks y/o similares
• Visualización: Power BI, Tableau, Looker, matplotlib, seaborn y/o similares
• Cloud: Google Cloud Platform, Azure o AWS
• CI/CD: GitHub — herramientas de integración y despliegue continuo
• IA Generativa: Experiencia con GitHub Copilot, Claude, Cursor

• Experiencia con grandes volúmenes de datos estructurados, no estructurados y semi-estructurados▸
• Conocimiento en arquitecturas de datos distribuidas (Spark, Databricks)▸
• Experiencia con modelos de forecast y planificación comercial▸
• Familiaridad con sistemas de BI y reporting ejecutivo▸
• Conocimiento de marcos de gobierno de datos y privacidad▸

• Capacidad para comunicar conceptos técnicos a audiencias no técnicas de forma clara y comprensible▸
• Habilidad para trabajar en equipos multifuncionales y en ambientes dinámicos▸
• Pensamiento crítico, enfoque a resultados, creatividad y curiosidad analítica▸
• Capacidad para manejar múltiples proyectos simultáneos priorizando de acuerdo con impacto▸
• Proactividad y ownership sobre los modelos y resultados analíticos▸

• Experiencia mínima de 5 años como Científico de Datos o roles similares en analítica avanzada y/o minería de datos
• Formación universitaria en estadística, matemáticas, informática, ingeniería, ciencia de datos o campos afines será tenida en cuenta
• Experiencia comprobada en el desarrollo, implementación y mantenimiento de modelos de machine learning / deep learning / IA generativa
• Experiencia trabajando en equipos ágiles multifuncionales▸