Acerca del Rol:

Buscamos un Data Scientist proactivo e innovador, apasionado por comprender y moldear la demanda de los consumidores. En este rol, serás responsable de pronosticar la demanda de diversos actores clave en la industria del retail.

Modelarás la forma en que las tendencias, la estacionalidad, los eventos externos, las promociones y otras palancas comerciales afectan la demanda y los resultados del negocio. Tu trabajo potenciará directamente la toma de decisiones estratégicas, permitiendo que los equipos se anticipen al futuro, maximicen el valor y minimicen el riesgo.

Si tienes ganas de destacar, asumir responsabilidades y dejar que la excelencia de tu trabajo hable por sí misma, este es el lugar para ti.

Responsabilidades del Rol

• Pronóstico de demanda: Diseñar y desplegar modelos de pronóstico de demanda escalables y rentables en diversos tipos de negocio, cada uno con dinámicas operativas y comportamientos de datos distintos.

• Validación y pruebas de estrés: Evaluar la robustez de los modelos bajo diferentes condiciones de mercado y validarlos frente a resultados del mundo real.

• Confiabilidad de datos: Garantizar la calidad, consistencia e integridad de los conjuntos de datos y pipelines que alimentan tus modelos.

• Despliegue y escalabilidad: Implementar flujos de trabajo automatizados y escalables para desplegar, monitorear y reentrenar modelos en entornos de producción.

• Colaboración funcional: Trabajar estrechamente con los equipos de Customer Success, Ingeniería de Datos e Infraestructura para traducir preguntas de negocio en marcos analíticos, insights accionables y funcionalidades de producto.

• Mejora continua: Evaluar y mejorar constantemente el rendimiento de los modelos y la creación de nuevos productos.

Requisitos

Experiencia y Conocimientos

• 3+ años de experiencia profesional como Data Scientist o en un campo cuantitativo relacionado.

• Experiencia demostrable (2+ años) en modelos de pronóstico (forecasting).

• Experiencia práctica desarrollando y desplegando modelos de ML en Python.

• Exposición a series temporales de demanda intermitentes y complejas; la experiencia práctica en computación distribuida y paralela serverless es una gran ventaja.

• Sólida comprensión del modelado estadístico, pronóstico de series temporales y el negocio de retail.

• Deseable nivel intermedio de inglés..

Habilidades Técnicas

• Dominio de SQL, Git y Python, y comodidad trabajando con conjuntos de datos grandes y complejos.

• Experiencia sólida con GCP o AWS.

• Familiaridad con prácticas de MLOps, CI/CD y herramientas de contenedores (ej. Docker).

• Experiencia con marcos de trabajo (frameworks) y dinámicas de computación paralela.

Mentalidad y Forma de Trabajo

• Capacidad para apropiarse de los proyectos (ownership), cumplir consistentemente y alcanzar compromisos de forma autónoma.

• Fuerte compromiso con las mejores prácticas de codificación, pruebas y documentación.

• Excelentes habilidades de trabajo en equipo, comunicación e interpersonales; capaz de explicar ideas complejas de manera sencilla.
  
  Trabajo 100% remoto.