Ищите вакансии по профессии, навыку и местоположению. Изучите требования, прежде чем готовить отклик.
Хороший поиск работы не заканчивается на привлекательном названии должности. Сопоставьте обязанности, требования и условия со своим опытом. Это руководство поможет выбрать подходящие возможности, подготовить документы и проверить, куда отправлять каждый отклик.
Интерфейс на русском языке. Названия и описания вакансий сохраняются на языке публикации работодателя, в том числе на английском.
Перед откликом проверьте на сайте работодателя, открыта ли вакансия, и ознакомьтесь с полными условиями.
Описание вакансии
Интерфейс на русском языке. Названия и описания вакансий сохраняются на языке публикации работодателя, в том числе на английском.
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
Ищите, сравнивайте и готовьте отклик
Начните с профессии или навыка, который хотите использовать. Настройте фильтры местоположения и профессии, затем откройте вакансии и сравните обязанности. Если результатов нет, попробуйте более короткий запрос или убирайте по одному фильтру.
Отделите обязательные требования от пожеланий. Проверьте график, вознаграждение и местоположение, если они указаны. Удалённая работа тоже может требовать проживания в определённой стране, разрешения на работу или совпадения рабочих часов. Уточните актуальность вакансии и полные условия у работодателя.
Выберите реальные примеры из своего опыта, соответствующие требованиям вакансии. Объясните свой вклад и используйте только подтверждаемые цифры. Следуйте инструкциям работодателя и перед отправкой проверьте контакты, содержание и отображение PDF.
Перед отправкой отклика
Проверьте на сайте компании, открыта ли ещё вакансия, и сохраните её номер.
Выделите обязательные требования и подберите реальные примеры из своего опыта.
Проверьте требуемый язык, контактные данные, ссылки и файл, который собираетесь отправить.
Запишите компанию, должность, дату отправки и следующий шаг, чтобы не отправлять повторные отклики.
Почему некоторые вакансии написаны на английском?+
Работодатели сами составляют названия и описания. Мы сохраняем исходный текст, чтобы не изменить требования или условия. Навигация и это руководство доступны на русском. Если запрос на русском не даёт результатов, попробуйте название должности или навыка на языке объявления, например «software engineer».
Можно ли работать удалённо из любой страны?+
Не всегда. Компания может ограничивать страны проживания, требовать разрешение на работу или доступность в определённые часы. Изучите исходное объявление. Если этих сведений нет, уточните условия у работодателя, прежде чем считать, что работа доступна из вашего местоположения.
Что делать, если поиск не даёт результатов?+
Попробуйте более общее название должности или один навык и убирайте фильтры по одному. Компании по-разному называют похожие роли. Если конкретная вакансия исчезла, найдите её номер на карьерной странице компании. Расширение поиска не открывает закрытую вакансию заново.
Отправляется ли отклик через ResumizeAI?+
Кнопка отклика открывает внешний сайт. Следуйте инструкциям работодателя или платформы подбора и подтвердите отправку там. Подготовка резюме в ResumizeAI сама по себе не отправляет отклик. Если ссылка ведёт только на сайт компании, сначала найдите нужную вакансию.
Как адаптировать резюме и сопроводительное письмо?+
Свяжите требования с проектами, задачами и результатами, которые можете объяснить. Выделите подходящий опыт, не придумывая навыки и достижения. В письме объясните свой интерес и приведите конкретный пример. Соблюдайте запрошенные язык и формат и проверьте оба документа перед отправкой.