Job Description

Tu impacto en la organización

Responsabilidades

• Desarrollar e interpretar modelos (paramétricos y de calificación de crédito) para evaluar el comportamiento de los clientes.
• Análisis crítico e interpretación
• Desarrollar modelos predictivos para resolver problemas específicos del negocio.
• Analizar y transformar datos para generar insights valiosos que apoyen decisiones estratégicas.
• Colaborar con equipos de negocio para entender necesidades y traducirlas en soluciones basadas en datos.
• Comunicar resultados de manera clara y comprensible para públicos no técnicos.
• Automatizar procesos de análisis y optimizar flujos de trabajo para mejorar la eficiencia.

¿Qué perfil buscamos?

• Escolaridad: Licenciatura en Actuaría, Matemáticas, Estadística, Economía, Física, Ciencia de Datos o Ingenierías.
• Experiencia laboral: Mínimo 2 años de experiencia aplicando análisis de datos en contextos reales de negocio (ventas, marketing, operaciones, etc.).
• Conocimientos: "Análisis de datos avanzado: Técnicas de análisis exploratorio (EDA) y generación de insights accionables. Manejo de grandes volúmenes de datos con herramientas como Excel avanzado,
• SQL, o Power Query.
• Visualización y comunicación de datos: Dominio de herramientas como Power BI, Tableau o Google Data Studio. Capacidad para crear dashboards e informes claros para usuarios no técnicos.
• Estadística aplicada al negocio: Métricas clave (media, desviación, correlación, segmentación). Pruebas estadísticas básicas para validar hipótesis.
• Fundamentos de machine learning: Conocimiento general de modelos supervisados (regresión, clasificación). Uso de herramientas como DataRobot, Azure ML Studio o AutoML para modelado asistido.

El Científico de Datos (Semi-Senior / Intermedio) tiene como objetivo aplicar su experiencia en análisis de datos y machine learning para proporcionar soluciones analíticas que apoyen las

decisiones estratégicas del negocio. Utilizando técnicas avanzadas de modelado, exploración de datos y visualización, trabaja de manera colaborativa con equipos multidisciplinarios para

identificar patrones, optimizar procesos y mejorar el rendimiento organizacional. Además, se enfoca en mejorar la eficiencia de los modelos predictivos, automatizar flujos de trabajo y contribuir

al desarrollo de soluciones escalables. Además asume la responsabilidad de guiar y mentorizar a los científicos de datos junior, fomentando su crecimiento y el cumplimiento de las mejores

prácticas dentro del equipo.

-Desarrollar modelos predictivos para resolver problemas específicos del negocio.

-Analizar y transformar datos para generar insights valiosos que apoyen decisiones estratégicas.

-Colaborar con equipos de negocio para entender necesidades y traducirlas en soluciones basadas en datos.

-Comunicar resultados de manera clara y comprensible para públicos no técnicos.

-Automatizar procesos de análisis y optimizar flujos de trabajo para mejorar la eficiencia.

-Aportar en la toma de decisiones a nivel organizacional a través de análisis de datos prácticos y efectivos.

-Mentorizar a perfiles de especialista de datos, promoviendo las mejores prácticas en análisis y modelado.