次の仕事の機会を見つけましょう

職種、スキル、勤務地で求人を検索できます。応募書類を準備する前に募集要件を確認しましょう。

魅力的な職種名を見つけることは、仕事探しの出発点です。業務内容、応募条件、働き方を自分の経験と照らし合わせましょう。このガイドでは、候補の絞り込み、応募書類の準備、提出先の確認を順番に進めるためのポイントを紹介します。

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

条件をクリア

検索結果: 14,067

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Data Scientist

Ready

リモート勤務

勤務地
Remote (Worldwide)
勤務時間
Contractor
掲載日
2026年10月18日

応募する前に、企業のウェブサイトで現在も募集中かどうかと詳しい条件を確認してください。

仕事内容

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

Buscamos un Data Scientist con sólida experiencia en modelamiento estadístico y Machine Learning para integrarse a proyectos de implementación de alto impacto. La persona en este rol será responsable de transformar grandes volúmenes de datos en soluciones predictivas y accionables que resuelvan problemas concretos de negocio. Si tienes pasión por construir modelos robustos y trabajar con pipelines de datos bien estructurados, este es tu lugar. Responsabilidades principales Analizar y procesar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora en procesos de negocio. Diseñar, desarrollar y validar modelos estadísticos y de Machine Learning orientados a resolver problemas operacionales y generar valor medible para la organización. Implementar y mantener pipelines de datos reproducibles y escalables utilizando Kedro, asegurando trazabilidad y calidad en cada etapa del flujo de trabajo. Construir y evaluar modelos de series de tiempo para pronóstico y detección de anomalías, seleccionando la metodología más adecuada según el contexto del problema. Generar visualizaciones claras y comunicar hallazgos a stakeholders técnicos y no técnicos, apoyando la toma de decisiones basada en datos. Colaborar con equipos de ingeniería y negocio en la definición de métricas de éxito, criterios de validación y estrategias de despliegue de modelos en producción. Requirements Mínimo 3 años de experiencia en roles de Data Science, con participación en proyectos de implementación de modelos en entornos productivos. Dominio de Python para análisis de datos, modelamiento estadístico y desarrollo de soluciones de Machine Learning, incluyendo el uso de scikit-learn y XGBoost. Experiencia en modelamiento de series de tiempo (ARIMA, Prophet, modelos basados en ML u otros enfoques) aplicado a contextos de negocio reales. Conocimiento en estructuración de proyectos de datos con Kedro y manejo de librerías de análisis y visualización como SciPy, Seaborn y Matplotlib. Capacidad para evaluar, comparar y documentar modelos de forma rigurosa, utilizando métricas apropiadas según el tipo de problema (clasificación, regresión, forecasting). Manejo de control de versiones con Git y buenas prácticas de desarrollo de software aplicadas a proyectos de ciencia de datos. Highlights 💼 Modalidad: freelance (Contractor) 📊 Full time L-V horario Chile 🚀 Pago en USD 🌎 Ubicación: 100% remoto LATAM Duración: 6 meses con posibilidad de renovación Originally posted on Himalayas

検索して比較し、応募を準備しましょう

次の仕事で活かしたい職種やスキルから検索を始めましょう。勤務地と職種の条件を調整し、求人を開いて担当業務を比較してください。結果がない場合は、短い検索語を試すか、条件を一つずつ外してみましょう。

必須条件と歓迎条件を分けて確認し、勤務時間、報酬、勤務地が掲載されている場合は目を通しましょう。リモート勤務でも、居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されることがあります。現在の募集状況と詳しい条件は企業に確認してください。

募集要件に関連する実際の経験を選び、自分の役割と貢献を説明しましょう。数値は根拠がある場合にのみ使ってください。企業の応募方法に従い、送信前に連絡先、内容、PDFの表示を確認しましょう。

応募前の確認リスト

仕事探しに関するよくある質問

英語の求人が表示されるのはなぜですか?

職種名や説明文は企業が作成したものです。条件や要件を変えないように原文を掲載しています。操作画面とこのガイドは日本語です。日本語の検索で見つからない場合は、「software engineer」のように、掲載言語の職種名やスキル名でも検索してみてください。検索語が自動翻訳されるわけではありません。

リモート求人なら、どの国からでも働けますか?

必ずしもそうではありません。居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されている場合があります。元の求人ページで条件を確認してください。記載がない場合は、自分の居住地から応募できると判断する前に企業へ確認しましょう。リモートという表示だけでは、勤務地の制限がないことは分かりません。

検索結果が出ない場合はどうすればよいですか?

より一般的な職種名や一つのスキルで検索し、条件を一つずつ外してみてください。同じような仕事でも企業によって呼び方が異なります。特定の求人が見つからなくなった場合は、企業の採用ページで求人番号を探しましょう。検索条件を広げても、終了した募集が再開するわけではありません。

ResumizeAIから応募が送信されますか?

応募ボタンは外部サイトを開きます。企業または採用サービスの案内に従い、そのサイトで送信を完了してください。ResumizeAIで応募書類を作成しただけでは応募は送信されません。リンク先が企業のトップページの場合は、該当する募集を探してから手続きを進めましょう。

応募書類とカバーレターはどう調整すればよいですか?

募集要件と、自分が説明できるプロジェクト、業務、成果を結び付けます。経験していない技術や実績を加えず、関連する経験を分かりやすく示してください。カバーレターでは応募理由を具体例とともに伝えます。指定された言語とファイル形式に従い、送信前に両方の書類を確認しましょう。