Marketing Data Scientist

Objetivos principales:

Generar insights estratégicos: extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos para apoyar decisiones informadas y alineadas con los objetivos de la compañía.

Liderar iniciativas analíticas: implementar modelos predictivos, segmentación y pruebas A/B, enfocándose en mejorar KPIs específicos y medibles.

Optimizar el ciclo de datos: automatizar procesos de recolección, limpieza y transformación de datos para maximizar eficiencia operativa.

Principales Funciones:

-Generar el levantamiento de proyecto de datos, identificar fuentes de datos, automatizar procesos de recopilación, limpieza, transformación de datos, creación o ajuste de algoritmos complejos relacionados a estadística o machine learning.
-Analizar grandes volúmenes de datos, estructurados y no estructurados, con la finalidad de descubrir tendencias y patrones que apoyen a acciones del negocio.
-Desarrollo de modelos de ML (supervisados y no supervisados) con la finalidad de predecir eventos o segmentar a nuestros clientes.
-Proponer soluciones analíticas y estrategias para apoyar el logro de los objetivos comerciales.
-Realizar análisis e inferencia de la información y preparar informes o presentaciones basadas en datos en forma clara para que los usuarios puedan tomar decisiones.

Requerimientos:

-Nivel educacional: Profesional Titulado de Ingeniería Civil Estadística, Ingeniería Civil industrial, Matemática o carreras STEM con diplomados o magíster en relación a la temática (excluyente).
-Experiencia de al menos 3 años desempeñando cargos como Data Scientist, Data Analyst o MLops.
-Inglés nivel medio (deseable).
-Experiencia liderando proyectos de datos.

Conocimientos técnicos requeridos:

-Experiencia práctica con análisis estadístico, aprendizaje automático, modelado predictivo, optimización o minería de datos.
-Cloud: Microsoft Azure, AWS, Google Cloud Platform.
-Experiencia con plataformas para el desarrollo de modelos como SageMaker, Databricks, Vertex AI, H2O.AI o similares.
-Manejo de herramienta Git.
-Entendimiento de alto nivel en la automatización de modelos con MLOps.
-Manejo de Python y librerías: Pandas, scikit-learn, NumPy, Matplotlib, TensorFlow o PyTorch.
-Experto en la materia en técnicas estadísticas, modelado predictivo, pronóstico de series de tiempo, NLP, machine learning.

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