Data Scientist – Analítica Avanzada

Ulvior; Chile; Hybrid; CLP 21,797,000 - 26,156,000; Full time

Benefits offered by this job

Hybrid work model

Job summary

Ulvior busca un Científico de Datos para analítica avanzada en Chile. Se centrará en forecasting de demanda, modelos probabilísticos y análisis de series de tiempo, con respaldo en Python y SQL.

Trabajo híbrido (presencial L-J, remoto viernes) y colaboración con Data Engineering y logística. Se valorará experiencia en demanda intermitente, backtesting y validación temporal.

Qualifications

• Experiencia en forecasting de demanda y variables de inventario.
• Conocimientos de backtesting y validación temporal.
• Experiencia en modelos de ML aplicados a retail.

Responsibilities

• Desarrollar pronósticos de demanda y escenarios probabilísticos.
• Implementar métodos para manejo de demanda intermitente.
• Optimizar reposición de inventario mediante modelos analíticos.
• Integrar resultados con plataformas de datos y operaciones.
• Comunicar resultados a equipos técnicos y de negocio.

Skills

Forecasting de series de tiempo

Python

SQL

Comunicacion de resultados

Análisis de datos

Inferencia causal/A B tests

Tools

Google BigQuery

BigQuery ML

Dagster

Job description

# Data Scientist – Analítica AvanzadaBC Tecnología* Hybrid in Chile* Mid-levelFull time · 3 days ago$2,000 – $2,400 / monthApply on the company siteOpens in a new tab, no account needed## Description• Experiencia en Forecasting de series de tiempo aplicado en entornos productivos.• Conocimientos de demanda intermitente y métodos como Croston, TSB o agregación temporal.• Experiencia desarrollando pronósticos probabilísticos, incluyendo cuantiles e intervalos de predicción.• Dominio de técnicas de Backtesting, validación temporal y prevención de fuga de información.• Experiencia en selección de métricas de evaluación y comparación con modelos baseline.• Conocimientos sólidos de Python para análisis, modelado y desarrollo de soluciones reproducibles.• Manejo de SQL para extracción, transformación y análisis de grandes volúmenes de datos.• Capacidad de interpretación y comunicación de resultados a equipos técnicos y de negocio.• Pensamiento analítico, autonomía y orientación a resultados medibles.• Diseñar, desarrollar y validar modelos predictivos de pronóstico de demanda (Forecasting).• Analizar series de tiempo e implementar modelos capaces de trabajar con demanda intermitente.• Desarrollar pronósticos probabilísticos para apoyar decisiones de reposición de inventario.• Identificar y corregir distorsiones generadas por quiebres de stock y disponibilidad de productos.• Optimizar estrategias de reposición y distribución de inventario mediante modelos analíticos.• Participar en iniciativas de optimización de precios y análisis de elasticidad.• Diseñar procesos de Backtesting y validar modelos sobre datos históricos no utilizados en el entrenamiento.• Evaluar resultados mediante métricas estadísticas y comparaciones con modelos de referencia (baselines).• Integrar resultados de modelos predictivos con plataformas de datos y sistemas operacionales.• Colaborar con equipos de Data Engineering y áreas comerciales y logísticas.• Documentar modelos, resultados, supuestos y métricas de desempeño.• Experiencia en modelos de Machine Learning aplicados a retail.• Inferencia causal y diseño de experimentos A/B.• Forecasting jerárquico y reconciliación de pronósticos.• Optimización matemática y programación lineal.• Conocimientos de Google BigQuery y BigQuery ML.• Experiencia con orquestadores como Dagster o similares.• Modelos fundacionales de series de tiempo, como TimesFM.• Experiencia en demanda, inventarios, pricing o logística.Modalidad: Híbrida (lunes a jueves presencial y viernes remoto, con flexibilidad ante eventos).## Required stackPythonSQL