Data Scientist

• Traducir necesidades de negocio en soluciones de analítica avanzada.
• Diseñar y desarrollar modelos predictivos utilizando técnicas de Machine Learning.
• Utilizar técnicas estadísticas para construir modelos que soporten decisiones de negocio.
• Validar modelos y resultados junto al negocio para mejorar desempeño e interpretabilidad.
• Liderar la priorización de tareas del equipo de datos.

• Analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones, tendencias y oportunidades de negocio.
• Diseñar, desarrollar, entrenar y validar modelos de Machine Learning y analítica predictiva.
• Preparar, limpiar y transformar datos provenientes de diferentes fuentes para su análisis.
• Evaluar el desempeño de los modelos mediante métricas estadísticas y proponer mejoras continuas.
• Generar visualizaciones e informes que faciliten la toma de decisiones basada en datos.
• Colaborar con equipos de negocio y tecnología para entender requerimientos y convertirlos en soluciones analíticas.
• Implementar y monitorear modelos en ambientes productivos cuando sea requerido.
• Documentar metodologías, modelos y resultados, asegurando la trazabilidad y reproducibilidad de los desarrollos.
• Mantenerse actualizado sobre nuevas técnicas, algoritmos y herramientas relacionadas con ciencia de datos e inteligencia artificial.

Científico de Datos, Part Time

• Responsable del desarrollo de modelos de machine learning en un ecosistema de datos que integre métricas de atribución, desempeño del negocio y acciones de los canales.
• Identificar correlaciones clave entre variables comerciales y campañas en los diferentes canales, explicando drivers de éxito o aprendizaje.
• Generar recomendaciones accionables que optimicen la inversión en canales específicos y mejoren el ROI por canal, segmento o campaña.
• Mejorar el entendimiento/segmentación de los clientes con la creación de nuevas características que habiliten recomendaciones NBO-NBA alineadas a las necesidades del cliente.

Especialista Científico de Datos

• Owning end-to-end model development for pricing, demand forecasting, and elasticity estimation; productionizing models in Azure ML and Databricks
• Implementing prescriptive analytics through optimization with Linear Programming, Mixed Integer Programming or Reinforcement Learning
• Implementing and maintaining feature stores, model monitoring workflows, and drift checks using MLflow (metrics, alerts, lineage)
• Designing and executing A/B tests or quasi-experiments to measure revenue, pricing uplift, and PCP attach rate impact
• Applying SHAP/LIME and other model interpretability tools to explain drivers of model behavior to Revenue Management partners

• Diseñar y construir pipelines de datos que alimenten los flujos de entrenamiento e inferencia de ML.
• Desarrollar, evaluar e iterar modelos de machine learning y estadísticos orientados a soluciones de negocio.
• Gestionar el ciclo de vida completo del modelo: desarrollo, validación, despliegue y monitoreo.
• Colaborar con stakeholders para traducir problemas complejos de negocio en soluciones funcionales de ciencia de datos.
• Documentar el trabajo con claridad suficiente para que pueda ser mantenido y extendido por el equipo.
• Desplegar modelos en entornos de producción garantizando confiabilidad, rendimiento y mantenimiento del sistema.

Lead Data Scientist – LATAM

• Diseñar y construir pipelines de datos que alimenten los flujos de entrenamiento e inferencia de ML.
• Desarrollar, evaluar e iterar modelos de machine learning y estadísticos orientados a soluciones de negocio.
• Gestionar el ciclo de vida completo del modelo: desarrollo, validación, despliegue y monitoreo.
• Integrar herramientas de GenAI (LLMs, copilots, agentes) en el flujo de desarrollo diario para acelerar las entregas.
• Desplegar modelos en entornos de producción garantizando confiabilidad, rendimiento y mantenimiento del sistema.
• Colaborar con stakeholders para traducir problemas complejos de negocio en soluciones funcionales de ciencia de datos.
• Documentar el trabajo con claridad suficiente para que pueda ser mantenido y extendido por el equipo.

Principal Full Stack Data Scientist

• Dirigir, planificar y controlar el Centro de Excelencia (CoE) de Ingeniería de Data & AI
• Planificar, dirigir y controlar la ejecución integral de proyectos analíticos
• Asegurar la medición, seguimiento y cumplimiento de indicadores de desempeño (KPIs)
• Coordinar con las áreas de negocio y tecnología la adecuada ejecución de los proyectos
• Verificar el cumplimiento de los cronogramas, presupuestos y estándares de calidad establecidos

Senior Data Scientist – Engineering, Data

• Diseña e implementa los modelos analíticos y predictivos que se nutren de la cartera (scoring, alertas, segmentaciones)
• Testing - Backend Automation : Karate
• Testing - Backend Automation : Postman
• Testing - Frontend Automation

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Data Scientist

Científico de Datos, Part Time

Especialista Científico de Datos

Data Scientist

Lead Data Scientist – LATAM

Principal Full Stack Data Scientist

Senior Data Scientist – Engineering, Data

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