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Jornada Completa
1 vacante
Las Condes, Chile
Hace 19 horas

Descripción

Como Data Scientist Junior en MAS Analytics, trabajarás con datos reales de clientes en proyectos de analítica avanzada, modelos predictivos y soluciones basadas en datos que generan impacto de negocio. Tendrás la oportunidad de desarrollarte en un entorno desafiante, con mentoría de profesionales senior, trabajando en proyectos reales para distintos clientes e industrias. Buscamos a alguien con sólida formación cuantitativa, curiosidad intelectual y ganas de aprender, que combine rigor metodológico con capacidad de comunicar resultados técnicos a audiencias de negocio. Responsabilidades • Participar en el desarrollo y validación de modelos estadísticos y de machine learning. • Realizar análisis exploratorios, limpieza y transformación de datos. • Apoyar en la construcción de pipelines de datos y automatización de procesos analíticos. • Generar visualizaciones y reportes para comunicar hallazgos a equipos técnicos y de negocio. • Colaborar con consultores senior y data scientists en proyectos para distintos clientes e industrias. • Documentar metodologías, código y resultados de manera clara y reproducible.

Requerimientos

• Formación universitaria en Ingeniería Civil Matemática, Estadística, Ingeniería Civil Industrial, Ciencias de la Computación, Física, Matemáticas, Actuariado o carreras afines con fuerte componente cuantitativo. Entre 0 y 1 año de experiencia profesional (se consideran prácticas, memorias o proyectos académicos relevantes). • Conocimientos sólidos de estadística (inferencia, regresiones, pruebas de hipótesis, probabilidades). • Manejo de Python (pandas, numpy, scikit-learn). • SQL a nivel intermedio para consulta y manipulación de bases de datos. DESEABLES • Experiencia con frameworks de machine learning (XGBoost, TensorFlow, PyTorch). • Conocimiento de servicios cloud (AWS, GCP o Azure). • Manejo de herramientas de visualización (Power BI, Tableau, Plotly). • Experiencia con control de versiones (Git/GitHub). • Exposición a entornos de Big Data (Spark, Databricks). • Proyectos personales, participación en competencias (Kaggle) o publicaciones académicas.
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