Data Scientist - Remoto (Múltiples locaciones)
Imagemaker Chile
IT Services and IT Consulting · 201-500 employees
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About the role
The Data Scientist will build intelligent systems and machine learning models to optimize operations and drive strategic decision-making. They are responsible for promoting data democratization and translating complex business questions into actionable analytical solutions.
What they look for
Requirements
Candidates must have experience with Google Cloud Platform (GCP), SQL, and statistical analysis to derive insights from data. Strong skills in data modeling, visualization, and cross-functional collaboration are required to effectively communicate findings to business stakeholders.
Full description
Data Scientist - Remoto (Múltiples locaciones)
Department: Operations
Employment Type: Full Time
Location: Chile
Description
En Imagemaker buscamos Data Scientists que utilicen datos para impulsar decisiones y construir sistemas inteligentes, así como generar insights de alto impacto.
Trabajarás en la intersección entre analítica, ingeniería y negocio para dar forma a la estrategia del producto (mediante experimentación) y desarrollar modelos de machine learning que optimicen la operación a gran escala, permitiendo que las áreas operen más rápido y generen mejores experiencias a sus clientes.
Key Responsibilities
Promover la democratización de datos y el uso responsable en iniciativas de Data y Experimentación:
• 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.
Generar insights basados en datos para influir en decisiones estratégicas, operacionales y de producto:
• Indicadores de éxito: Insights adoptados que generan mejoras medibles y alineadas con las prioridades del negocio.
Construir modelos analíticos y predictivos utilizando datasets curados y gobernados:
• Indicadores de éxito: Soluciones precisas, mantenibles e integradas en los procesos de toma de decisiones.
Traducir preguntas de negocio en problemas analíticos o de Machine Learning:
• Indicadores de éxito: Productos de datos co-desarrollados, adoptados por los equipos y que resuelven problemas de alta prioridad.
Definir y evolucionar métricas de negocio y de producto:
• Indicadores de éxito: Aplicación continua de métricas que midan con precisión el éxito y el desempeño de las soluciones.
Evolucionar capacidades analíticas y de IA:
• Indicadores de éxito: Los equipos aplican métodos nuevos y efectivos para resolver desafíos emergentes.
Skills, Knowledge and Expertise
Stack Técnico Clave
• GCP: experiencia trabajando con servicios y herramientas de análisis de datos en Google Cloud Platform (GCP).
• SQL y manipulación de datos: extracción, transformación y análisis de datos para responder preguntas de negocio.
• Análisis exploratorio de datos: identificación de tendencias, patrones, anomalías e insights.
• Estadística y análisis cuantitativo: aplicación de conceptos estadísticos para análisis, métricas y toma de decisiones.
• Métricas y experimentación: definición y análisis de métricas, pruebas A/B y evaluación de resultados.
• Modelamiento de datos: construcción y utilización de datasets confiables, limpios y reutilizables.
• Visualización y storytelling: comunicación de hallazgos mediante visualizaciones y narrativas claras.
• Calidad, gobernanza y ética de datos: consideración de calidad, sesgos, trazabilidad y uso responsable de los datos.
• Herramientas analíticas: experiencia con herramientas de análisis, visualización y/o procesamiento de datos.
Cualitativas
• Pensamiento crítico: Desafío de supuestos conectando datos con preguntas significativas de negocio.
• Comunicación: Traducción de hallazgos técnicos en lenguaje accionable para el negocio.
• Colaboración: Trabajo conjunto con equipos de producto, ingeniería y negocio para construir y aplicar soluciones.
• Resolución de problemas: Liderazgo y ejecución de análisis o modelamiento con mínima dirección.
Modalidad
Modalidad Remota
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