? En Stefanini estamos buscando Data Scientist – Search & Relevance
Buscamos un/a competente con experiencia en Ciencia de Datos y Machine Learning, especializado/a en motores de búsqueda y relevancia, que quiera diseñar soluciones para mejorar la encontrabilidad y el ranking de resultados en productos digitales.
? Objetivo del cargo
Diseñar y evaluar modelos y estrategias de relevancia para el motor de búsqueda, combinando técnicas de análisis estadístico, Machine Learning y recuperación de información para mejorar la calidad de los resultados y la experiencia de los usuarios.
? Principales responsabilidades
• Analizar datos históricos de búsquedas, consultas, clics, conversiones y compras para identificar oportunidades de mejora.
• Diseñar y evaluar estrategias de ranking híbrido que combinen búsqueda léxica y semántica.
• Aplicar técnicas como Reciprocal Rank Fusion (RRF) para combinar rankings de resultados.
• Construir y validar datasets de entrenamiento y evaluación para modelos de Learning to Rank.
• Diseñar y evaluar modelos que permitan ordenar los resultados según su relevancia.
• Definir y analizar métricas de calidad del ranking, como NDCG y MRR.
• Colaborar en el diseño y análisis de pruebas A/B para medir el impacto de las mejoras.
• Trabajar con el Search Engineer en la implementación de las estrategias y modelos propuestos.
• Colaborar con los equipos de Data, QA y Producto para validar resultados y detectar posibles regresiones.
? Conocimientos y experiencia requeridos
• Experiencia en Ciencia de Datos, Machine Learning y análisis estadístico.
• Experiencia en proyectos de motores de búsqueda, recuperación de información o relevancia de resultados.
• Manejo de Python y SQL para análisis, preparación de datos y desarrollo de modelos.
• Conocimientos de Elasticsearch y de los fundamentos de búsqueda e indexación.
• Conocimientos de búsqueda léxica, búsqueda semántica y estrategias de ranking híbrido.
• Experiencia o conocimientos aplicados en Lea
📌 Data Scientist – Search (Santiago)
🏢 Stefanini Group
📍 Santiago
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