CIENTIFICO DE DATOS

El Científico de Datos tiene como objetivo aplicar su experiencia en análisis de datos y machine learning para proporcionar soluciones analíticas que apoyen las decisiones estratégicas del negocio. Utilizando técnicas avanzadas de modelado, exploración de datos y visualización, trabaja de manera colaborativa con equipos multidisciplinarios para identificar patrones, optimizar procesos y mejorar el rendimiento organizacional. Además, se enfoca en mejorar la eficiencia de los modelos predictivos, automatizar flujos de trabajo y contribuir al desarrollo de soluciones escalables.

-Desarrollar modelos predictivos para resolver problemas específicos del negocio.

-Analizar y transformar datos para generar insights valiosos que apoyen decisiones estratégicas.

-Colaborar con equipos de negocio para entender necesidades y traducirlas en soluciones basadas en datos.

-Comunicar resultados de manera clara y comprensible para públicos no técnicos.

-Automatizar procesos de análisis y optimizar flujos de trabajo para mejorar la eficiencia.

-Aportar en la toma de decisiones a nivel organizacional a través de análisis de datos prácticos y efectivos.

¿Qué perfil buscamos?

Formación

Licenciatura en Informática/Actuaría/ Sistemas Computacionales/Matemáticas/ Ingeniería Industrial

Experiencia

• 2 a 4 años de experiencia aplicando análisis de datos en contextos reales de negocio (ventas, marketing, operaciones, etc.).
• Participación en proyectos analíticos orientados a resultados, con impacto demostrado en procesos o decisiones.
• Experiencia trabajando con bases de datos y consultas SQL básicas o intermedias.
• Interacción directa con áreas no técnicas para entender necesidades del negocio y traducirlas en soluciones de datos.
• Conocimiento práctico en el uso de herramientas de automatización o plataformas de análisis low-code/no-code (por ejemplo, Alteryx, Power Query, AutoML, Excel avanzado).

Conocimientos en

Técnicas de análisis exploratorio (EDA) y generación de insights accionables. Manejo de grandes volúmenes de datos con herramientas como Excel avanzado, SQL, o Power Query.

Dominio de herramientas como Power BI, Tableau o Google Data Studio.

Capacidad para crear dashboards e informes claros para usuarios no técnicos.

Estadística aplicada al negocio

Métricas clave (media, desviación, correlación, segmentación).

Fundamentos de machine learning

Conocimiento general de modelos supervisados (regresión, clasificación).

Uso de herramientas como DataRobot, Azure ML Studio o AutoML para modelado asistido.

Herramientas

Paquetería Office, SQL, R, Phyton, Julia, Scala, SPSS Stadistics, SPSS Modeler.

Inglés

Intermedio

El Científico de Datos (Semi-Senior / Intermedio) tiene como objetivo aplicar su experiencia en análisis de datos y machine learning para proporcionar soluciones analíticas que apoyen las

decisiones estratégicas del negocio. Utilizando técnicas avanzadas de modelado, exploración de datos y visualización, trabaja de manera colaborativa con equipos multidisciplinarios para

identificar patrones, optimizar procesos y mejorar el rendimiento organizacional. Además, se enfoca en mejorar la eficiencia de los modelos predictivos, automatizar flujos de trabajo y contribuir

al desarrollo de soluciones escalables. Además asume la responsabilidad de guiar y mentorizar a los científicos de datos junior, fomentando su crecimiento y el cumplimiento de las mejores

prácticas dentro del equipo.

-Desarrollar modelos predictivos para resolver problemas específicos del negocio.

-Analizar y transformar datos para generar insights valiosos que apoyen decisiones estratégicas.

-Colaborar con equipos de negocio para entender necesidades y traducirlas en soluciones basadas en datos.

-Comunicar resultados de manera clara y comprensible para públicos no técnicos.

-Automatizar procesos de análisis y optimizar flujos de trabajo para mejorar la eficiencia.

-Aportar en la toma de decisiones a nivel organizacional a través de análisis de datos prácticos y efectivos.

-Mentorizar a perfiles de especialista de datos, promoviendo las mejores prácticas en análisis y modelado.