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Data Scientist Nivel II
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Sobre el rol
Buscamos una persona motivada por transformar datos en soluciones de alto impacto social. Como Data Scientist en Unholster, serás responsable de resolver problemas complejos a través de modelos analíticos, programación y técnicas estadísticas, generando insights valiosos para nuestros proyectos y clientes.
Funciones del cago
- Investigar, comprender y trabajar con modelos de datos estructurados y no estructurados.
- Diseñar y desarrollar modelos analíticos y predictivos que generen valor en la toma de decisiones.
- Presentar resultados de manera clara y comprensible, utilizando gráficos, mapas interactivos y timelines.
- Participar en la definición del alcance de los proyectos (Scope of Work) y en el diseño de soluciones, en coordinación con equipos multidisciplinarios.
- Trabajar en paralelo en múltiples proyectos de Data Science, asegurando alta calidad en entregables y cumplimiento de plazos.
- Colaborar directamente con clientes y jefaturas de proyecto para traducir necesidades en soluciones reales.
¿Qué buscamos?
- Egresado/a o titulado/a de Ingeniería Matemática, Eléctrica, Informática u otras Ciencias Cuantitativas (no excluyente).
- Deseable: Diplomado o Magíster en Data Science.
- Experiencia en modelos estadísticos y aprendizaje automático (machine learning).
- Experiencia trabajando con servicios cloud, idealmente AWS.
- Sólidos conocimientos en programación, especialmente en Python.
- Capacidad para comunicar y presentar resultados técnicos, adaptando el nivel de detalle y el enfoque según el tipo de audiencia (técnica o de negocio). Excelente ortografía y redacción.
- Habilidades analíticas, proactividad, autonomía y capacidad de organización.
- Deseable: Nivel avanzado de inglés.
- Trabajo presencial.
Deseables:
- Experiencia en el desarrollo de flujos agénticos y sistemas basados en agentes de IA (por ejemplo, LangChain, LangSmith, Amazon Bedrock AgentCore, entre otros).
- Experiencia en desarrollo, entrenamiento y/o fine-tuning de modelos de machine learning y deep learning, utilizando frameworks como PyTorch y Transformers.
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