Data Scientist

Ready; United States; Teletrabalho; USD 60 000 - 100 000; Tempo integral

Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

Pago en USD

Freelance (Contractor)

Duración inicial de 6 meses

100% remoto LATAM

Resumo da oferta

Ready busca un Data Scientist con sólida experiencia en modelamiento estadístico y aprendizaje automático para transformar grandes volúmenes de datos en soluciones predictivas que resuelvan problemas de negocio. El rol implica trabajar con pipelines de datos bien estructurados y entregar resultados accionables.

Responsabilidades: diseñar, validar y desplegar modelos; construir y mantener pipelines reproducibles con Kedro; trabajar con series de tiempo para pronósticos y detección de anomalías;

Qualificações

• Al menos 3 años de experiencia en Data Science con proyectos en producción.
• Dominio de Python para análisis, modelado y ML (scikit-learn, XGBoost).
• Experiencia en series de tiempo y uso de Kedro para proyectos de datos.

Responsabilidades

• Analizar y procesar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y mejoras.
• Diseñar, desarrollar y validar modelos estadísticos y de ML para problemas operacionales.
• Implementar y mantener pipelines de datos reproducibles y escalables con Kedro.
• Construir y evaluar modelos de series de tiempo para pronóstico y detección de anomalías.
• Generar visualizaciones claras y comunicar hallazgos a stakeholders técnicos y no técnicos.
• Colaborar con ingeniería y negocio para definir métricas de éxito y estrategias de despliegue.

Conhecimentos

Python

scikit-learn

XGBoost

Kedro

SciPy

Seaborn

Matplotlib

Descrição da oferta de emprego

Buscamos un Data Scientist con sólida experiencia en modelamiento estadístico y Machine Learning para integrarse a proyectos de implementación de alto impacto. La persona en este rol será responsable de transformar grandes volúmenes de datos en soluciones predictivas y accionables que resuelvan problemas concretos de negocio. Si tienes pasión por construir modelos robustos y trabajar con pipelines de datos bien estructurados, este es tu lugar.

Responsabilidades principales

• Analizar y procesar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora en procesos de negocio.
• Diseñar, desarrollar y validar modelos estadísticos y de Machine Learning orientados a resolver problemas operacionales y generar valor medible para la organización.
• Implementar y mantener pipelines de datos reproducibles y escalables utilizando Kedro, asegurando trazabilidad y calidad en cada etapa del flujo de trabajo.
• Construir y evaluar modelos de series de tiempo para pronóstico y detección de anomalías, seleccionando la metodología más adecuada según el contexto del problema.
• Generar visualizaciones claras y comunicar hallazgos a stakeholders técnicos y no técnicos, apoyando la toma de decisiones basada en datos.
• Colaborar con equipos de ingeniería y negocio en la definición de métricas de éxito, criterios de validación y estrategias de despliegue de modelos en producción.

Requirements

• Mínimo 3 años de experiencia en roles de Data Science, con participación en proyectos de implementación de modelos en entornos productivos.
• Dominio de Python para análisis de datos, modelamiento estadístico y desarrollo de soluciones de Machine Learning, incluyendo el uso de scikit-learn y XGBoost.
• Experiencia en modelamiento de series de tiempo (ARIMA, Prophet, modelos basados en ML u otros enfoques) aplicado a contextos de negocio reales.
• Conocimiento en estructuración de proyectos de datos con Kedro y manejo de librerías de análisis y visualización como SciPy, Seaborn y Matplotlib.
• Capacidad para evaluar, comparar y documentar modelos de forma rigurosa, utilizando métricas apropiadas según el tipo de problema (clasificación, regresión, forecasting).
• Manejo de control de versiones con Git y buenas prácticas de desarrollo de software aplicadas a proyectos de ciencia de datos.

Highlights

• Modalidad: freelance (Contractor)
• Full time L-V horario Chile
• Pago en USD
• Ubicación: 100% remoto LATAM
• Duración: 6 meses con posibilidad de renovación