? ¡En Stefanini estamos buscando Data Scientist – Search & Relevance!

Buscamos un/a profesional 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 Learning to Rank.
- Conocimiento de métricas de evaluación de ranking, como NDCG y MRR.
- Capacidad para construir datasets de entrenamiento y evaluación a partir de señales de comportamiento y etiquetas de relevancia.

⭐ Conocimientos deseables

- Experiencia con embeddings y búsqueda vectorial.
- Aplicación de técnicas de fusión de rankings, como RRF.
- Experiencia en experimentación y pruebas A/B.
- Experiencia en buscadores de e-commerce, catálogos o plataformas digitales.

? Formación

Ingeniería Civil Informática, Ciencia de Datos, Estadística, Matemáticas o carrera afín.

? Competencias

- Pensamiento analítico y capacidad para resolver problemas.
- Atención al detalle y rigurosidad en la evaluación de modelos.
- Capacidad para comunicar hallazgos y recomendaciones.
- Trabajo participativo y orientación a resultados.

? ¿Tienes experiencia en Search, Ranking y Relevancia? ¡Queremos conocerte!

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📌 Data Scientist – Search & Relevance - HIBRIDO (Región Metropolitana)
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