{{Nombre de la empresa}} busca un/a Científico/a de Datos que nos lleve de reportar lo que pasó a predecir lo que pasará — y demostrar qué funciona. Diseñarás experimentos, construirás modelos que llegan a producción y ayudarás a los equipos a decidir con evidencia en lugar de intuición.

Qué harás

• Plantear problemas de negocio como hipótesis comprobables y elegir el método más simple que las responda.
• Diseñar, ejecutar y analizar experimentos, incluyendo análisis de potencia y lecturas honestas de resultados no concluyentes.
• Construir modelos predictivos y estadísticos — desde regresiones base hasta machine learning cuando realmente aporta.
• Trabajar con ingeniería para llevar modelos a producción y monitorearlos una vez desplegados.
• Explorar nuevas fuentes de datos y construir variables que mejoren el desempeño de los modelos.
• Presentar hallazgos a interlocutores no técnicos con supuestos y salvedades claros.
• Elevar el estándar analítico de la empresa mediante revisiones, documentación y mentoría.

Qué buscamos

• {{Años de experiencia}} años aplicando estadística o machine learning a problemas reales de negocio.
• Python sólido para trabajo con datos (pandas, scikit-learn o equivalente) y SQL con soltura.
• Buena base estadística: inferencia, diseño experimental y los modos de falla de ambos.
• Experiencia llevando al menos un modelo o análisis desde la idea hasta impacto medible en el negocio.
• Criterio para saber cuándo una heurística supera a un modelo — y la honestidad para decirlo.
• Comunicación clara del trabajo técnico a personas que nunca leerán el notebook.

Deseable

• Experiencia con métodos de inferencia causal más allá de las pruebas A/B.
• Familiaridad con herramientas modernas de ML para entrenamiento, seguimiento y despliegue.
• Publicaciones, charlas o trabajo open source en tu área.
• Experiencia de dominio en {{Industria}}.

Compensación y beneficios

• {{Rango salarial}}
• {{Resumen de beneficios}}
• {{Ubicación / política de trabajo remoto}}

Cómo postular

{{Instrucciones para postular}} Cuéntanos sobre un proyecto donde tu análisis o modelo cambió lo que hizo el negocio — y qué harías diferente hoy.