Data Scientist

Importante Empresa del Sector Bancario; Santiago; Presencial; CLP 16.740.000 - 27.900.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Importante Empresa del Sector Bancario busca un Data Scientist especializado en análisis avanzado de datos, estadística y Machine Learning. El candidato ideal transformará grandes volúmenes de información en conocimientos que apoyen la toma de decisiones estratégicas.

Se requiere experiencia en exploración, limpieza de datos, y desarrollo de modelos predictivos, así como competencias en programación y visualización de datos.

Formación

• Experiencia en la exploración, limpieza y modelado de datos.
• Capacidad para identificar oportunidades de mejora mediante análisis avanzados.
• Experiencia en la automatización de procesos analíticos y desarrollo de soluciones predictivas.

Conocimientos

Análisis exploratorio y estadístico de datos

Desarrollo y evaluación de modelos de Machine Learning

Programación en Python

Programación en SQL

Visualización de datos

Descripción del empleo

Estamos en búsqueda de un Data Scientist especializado en el análisis avanzado de datos, estadística y Machine Learning para transformar grandes volúmenes de información en conocimientos accionables que apoyen la toma de decisiones estratégicas. Con enfoque en la resolución de problemas complejos y la aplicación práctica de la inteligencia artificial en entornos empresariales.

Experiencia

• Experiencia en la exploración, limpieza y modelado de datos, desarrollo de modelos predictivos y prescriptivos, así como en la comunicación efectiva de hallazgos a audiencias técnicas y de negocio.
• Capacidad para identificar oportunidades de mejora, optimizar procesos y generar valor mediante el uso de técnicas analíticas avanzadas.
• Experiencia en el desarrollo de soluciones predictivas, automatización de procesos analíticos y extracción de insights para la toma de decisiones.

Competencias clave

• Análisis exploratorio y estadístico de datos.
• Desarrollo y evaluación de modelos de Machine Learning.
• Modelos predictivos, clasificación, segmentación y forecasting.
• Procesamiento y transformación de datos.
• Programación en Python y SQL.
• Visualización de datos y storytelling.
• Experimentación y pruebas A/B.
• Inteligencia Artificial y aprendizaje profundo (Deep Learning).
• Interpretabilidad y monitoreo de modelos.
• Colaboración con equipos de negocio, ingeniería y analítica.