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Data Scientist - Remoto (Múltiples locaciones)

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Role overview

Qualifications

  • Experience with Google Cloud Platform (GCP)
  • SQL and data manipulation skills
  • Data visualization and storytelling abilities
  • Critical thinking and problem-solving skills

Responsibilities

  • Promote data democratization and responsible usage in Data and Experimentation initiatives
  • Generate data-driven insights to influence strategic and operational decisions
  • Build analytical and predictive models using curated datasets
  • Translate business questions into analytical or Machine Learning problems

Key facts

Hard skills

Other skills

  • Metric System
  • Supervision
  • Critical Thinking
  • Communication
  • Collaboration
  • Problem Solving

About the company

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We are experts in digital transformation. We are distinguished as a company by the ability to implement products on digital channels through discovery, creation, validation, testing, prototyping, design and implementation. With 20 years of experience, we have specialized in the financial, retail and telecommunications industries, working with clients to implement large-scale and highly impactful projects for the final consumer, applying agility at the core of our strategy.

Company details

Company typeSME
Company size201 - 500

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Job description

En Imagemaker buscamos Data Scientists que utilicendatos 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
  1. GCP: experiencia trabajando con servicios y herramientas de análisis de datos en Google Cloud Platform (GCP).
  2. SQL y manipulación de datos (Consulta y transforma datasets para análisis y desarrollo de modelos)
  3. Visualización de datos y storytelling (Comunica insights de manera clara mediante técnicas visuales y narrativas)
  4. Análisis exploratorio de datos (Explora datos para identificar tendencias, anomalías y generar hipótesis)
  5. Análisis causal y conciencia sobre Ética de datos (Reconoce y mitiga riesgos de uso indebido, sesgos o interpretaciones incorrectas de datos o resultados experimentales)
  6. Diseño y definición de métricas (Define y evoluciona métricas clave que alinean el desempeño del producto con los objetivos del negocio.)
  7. Inferencia causal y experimentación (Aplica métodos estadísticos y diseño experimental para validar relaciones de causa y efecto.)
  8. Supervisión de LLMs (Diseña marcos de evaluación para medir el desempeño de funcionalidades de producto impulsadas por GenAI.)
  9. IA responsable y ética (Garantiza la equidad, explicabilidad y aplicación ética de los insights y experimentos.)
  10. Dominio del Contexto (Desarrolla fluidez en verticales específicas (p. ej., loyalty, NPS, pricing) para guiar análisis y estrategia.)
Cualitativas
  1. Pensamiento crítico: Desafío de supuestos conectando datos con preguntas significativas de negocio.
  2. Comunicación: Traducción de hallazgos técnicos en lenguaje accionable para el negocio.
  3. Colaboración: Trabajo conjunto con equipos de producto, ingeniería y negocio para construir y aplicar soluciones.
  4. Resolución de problemas: Liderazgo y ejecución de análisis o modelamiento con mínima dirección.

Modalidad Modalidad Remota

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MR

Marcus Rivera

Chief Revenue Officer

m.rivera@company.com
linkedin.com/in/marcusrivera
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