Data Scientist - Remoto (Múltiples locaciones)

Department: Operations

Employment Type: Full Time

Location: Chile, Remote

Key Responsibilities

• Indicadores de éxito: Experimentos, modelos y activos cumplen con mejores prácticas; la creación de dashboards y analítica básica queda completamente delegada a roles no especializados en datos.

• Indicadores de éxito: Insights adoptados que generan mejoras medibles y alineadas con las prioridades del negocio.

• Indicadores de éxito: Soluciones precisas, mantenibles e integradas en los procesos de toma de decisiones.

• Indicadores de éxito: Productos de datos co-desarrollados, adoptados por los equipos y que resuelven problemas de alta prioridad.

• Indicadores de éxito: Aplicación continua de métricas que midan con precisión el éxito y el desempeño de las soluciones.

• Indicadores de éxito: Los equipos aplican métodos nuevos y efectivos para resolver desafíos emergentes.

Skills, Knowledge and Expertise

1. GCP: experiencia trabajando con servicios y herramientas de análisis de datos en Google Cloud Platform (GCP).
2. SQL y manipulación de datos (Consulta y transforma datasets para análisis y desarrollo de modelos)
3. Visualización de datos y storytelling (Comunica insights de manera clara mediante técnicas visuales y narrativas)
4. Análisis exploratorio de datos (Explora datos para identificar tendencias, anomalías y generar hipótesis)
5. Análisis causal y conciencia sobre Ética de datos (Reconoce y mitiga riesgos de uso indebido, sesgos o interpretaciones incorrectas de datos o resultados experimentales)
6. Diseño y definición de métricas (Define y evoluciona métricas clave que alinean el desempeño del producto con los objetivos del negocio.)
7. Inferencia causal y experimentación (Aplica métodos estadísticos y diseño experimental para validar relaciones de causa y efecto.)
8. Supervisión de LLMs (Diseña marcos de evaluación para medir el desempeño de funcionalidades de producto impulsadas por GenAI.)
9. IA responsable y ética (Garantiza la equidad, explicabilidad y aplicación ética de los insights y experimentos.)
10. Dominio del Contexto (Desarrolla fluidez en verticales específicas (p. ej., loyalty, NPS, pricing) para guiar análisis y estrategia.)

1. Pensamiento crítico: Desafío de supuestos conectando datos con preguntas significativas de negocio.
2. Comunicación: Traducción de hallazgos técnicos en lenguaje accionable para el negocio.
3. Colaboración: Trabajo conjunto con equipos de producto, ingeniería y negocio para construir y aplicar soluciones.
4. Resolución de problemas: Liderazgo y ejecución de análisis o modelamiento con mínima dirección.

Modalidad