Data Scientist
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Job description
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
Prepare your application
Use the description above to assess your fit for Ready. This checklist is guidance from Resumize, rather than additional requirements from the employer. Imported listings can be shortened or change after collection, so confirm the complete description and current availability before sending an application.
Match requirements to evidence
Identify the responsibilities and skills the employer explicitly names. For each important requirement, choose one example from your work, education, training, or projects. Explain what you did, how you did it, and what changed as a result. Include a measurable outcome when you can support it. If you lack a requirement, describe related experience accurately instead of adding an unfamiliar skill to your resume.
Put the most relevant examples near the top of your resume. Keep job titles, dates, qualifications, and contact details consistent across your application materials. Use the employer’s terminology when it describes your experience accurately; a copied list of keywords does not explain your contribution. A short, specific bullet is easier to review than a paragraph that mixes several unrelated duties.
Check the working arrangement
Confirm the location, schedule, employment type, and any eligibility requirements on the employer’s site. A remote label does not establish worldwide eligibility or flexible hours. If compensation, benefits, equipment, travel, or contract duration are missing from this listing, write down your questions for the recruiter. Do not assume details from another opening at the same company apply to this role.
Review before submitting
Follow the employer’s requested file format and application instructions. Open your exported resume and check that its text is selectable, its sections read in order, and its links work. Proofread names, dates, and contact information. Share confidential work samples only when you have permission, and use an anonymized example when necessary.
Submit through a trusted employer or recruiting destination. If the original listing has disappeared, search the employer’s careers page for the title rather than assuming the vacancy remains open. Save the application date, job reference, and the version of your resume you sent. Those details help you prepare for a later conversation and avoid submitting conflicting information through several job boards.
Review your resume for writing and readability feedback, or browse other openings if this opportunity is unavailable.