Data Scientist

Zenta Group; Santiago; On-site; CLP 267,840,000 - 468,720,000; Full time

Benefits offered by this job

Azure Data Lake experiencia

Job summary

En Zenta Group se busca un/a Data Scientist / Machine Learning Specialist para liderar un proyecto estratégico de Ciencia de Datos orientado al desarrollo de un modelo predictivo de fuga de clientes. Participarás en levantamiento de datos, limpieza, y construcción de datasets para entrenamiento en Azure Data Lake, con foco en churn y explicabilidad.

Trabajarás junto a equipos de negocio para convertir modelos en acciones comerciales, evaluando desempeño y proponiendo mejoras continuas en un

Qualifications

• Se busca Data Scientist/ML Specialist para desarrollar un modelo de fuga de clientes.
• Experiencia en limpieza, transformación y preparación de datos para entrenamiento y validación.

Responsibilities

• Levantar y analizar fuentes de información del Data Lake en Azure.
• Construir datasets analíticos para entrenamiento y validación.
• Diseñar y comparar enfoques de Machine Learning.
• Desarrollar modelos supervisados para predicción de churn.
• Entrenar, validar y seleccionar el mejor modelo.
• Aplicar técnicas de feature engineering.
• Definir métricas y criterios de segmentación de riesgo.
• Generar scoring de probabilidad de fuga.
• Identificar drivers de fuga y documentar modelos.
• Asegurar trazabilidad y reproducibilidad del proceso.

Skills

Data science

Machine learning

Feature engineering

Data cleaning

Model evaluation

Business collaboration

MLOps

Education

Ingeniería en Informática

Ingeniería en Ciencia de Datos

Ingeniería en Computación

Ingeniería Matemática/Estadística

Formación especializada en Data Science/ML/IA

Tools

Azure Data Lake

Job description

En Zenta Group, buscamos incorporar un/a Data Scientist / Machine Learning Specialist para participar en un proyecto estratégico de Ciencia de Datos y Machine Learning, orientado al desarrollo de un modelo predictivo de fuga de clientes.

Principales responsabilidades:

• Levantar y analizar las fuentes de información disponibles en el Data Lake corporativo de Azure.
• Identificar variables relevantes para explicar y anticipar el comportamiento de fuga de clientes.
• Realizar procesos de limpieza, transformación, preparación y enriquecimiento de datos.
• Construir datasets analíticos para entrenamiento y validación.
• Diseñar y comparar distintos enfoques metodológicos de Machine Learning.
• Desarrollar modelos supervisados de clasificación para predicción de churn.
• Entrenar, validar, evaluar y seleccionar el modelo con mejor desempeño.
• Aplicar técnicas de selección y generación de variables (feature engineering).
• Evaluar modelos considerando tanto desempeño predictivo como explicabilidad.
• Definir métricas de evaluación, umbrales de decisión y criterios de segmentación de riesgo.
• Generar scoring de probabilidad de fuga para clientes.
• Identificar los principales drivers o variables explicativas asociados a la fuga.
• Documentar técnicamente y funcionalmente los modelos desarrollados.
• Asegurar la trazabilidad, consistencia y reproducibilidad del proceso de modelamiento.
• Proponer mecanismos de monitoreo, actualización, recalibración y mejora continua.

Será un plus:

• Experiencia desarrollando modelos de Customer Churn / Churn Prediction.
• Experiencia en modelos de propensión, riesgo o retención de clientes.
• Experiencia en industrias reguladas.
• Experiencia en banca, seguros, telecomunicaciones, salud o servicios financieros.
• Experiencia trabajando directamente con equipos de negocio para convertir modelos predictivos en acciones comerciales.
• Conocimiento de MLOps y ciclo de vida de modelos.

Formación:

• Ingeniería en Informática.
• Ingeniería en Ciencia de Datos.
• Ingeniería en Computación.
• Ingeniería Matemática, Estadística o carrera afín.
• Formación especializada en Data Science, Machine Learning o Inteligencia Artificial será valorada.