# Data Scientist – Analítica AvanzadaBC Tecnología* Hybrid in Chile* Mid-level Full time · 3 days ago$2,000 – $2,400 / month Apply on the company site Opens in a new tab, no account needed## Description• Experiencia en Forecasting de series de tiempo aplicado en entornos productivos.• Conocimientos de demanda intermitente y métodos como Croston, TSB o agregación temporal.• Experiencia desarrollando pronósticos probabilísticos, incluyendo cuantiles e intervalos de predicción.• Dominio de técnicas de Backtesting, validación temporal y prevención de fuga de información.• Experiencia en selección de métricas de evaluación y comparación con modelos baseline.• Conocimientos sólidos de Python para análisis, modelado y desarrollo de soluciones reproducibles.• Manejo de SQL para extracción, transformación y análisis de grandes volúmenes de datos.• Capacidad de interpretación y comunicación de resultados a equipos técnicos y de negocio.• Pensamiento analítico, autonomía y orientación a resultados medibles.• Diseñar,
desarrollar y validar modelos predictivos de pronóstico de demanda (Forecasting).• Analizar series de tiempo e implementar modelos capaces de trabajar con demanda intermitente.• Desarrollar pronósticos probabilísticos para apoyar decisiones de reposición de inventario.• Identificar y corregir distorsiones generadas por quiebres de stock y disponibilidad de productos.• Optimizar estrategias de reposición y distribución de inventario mediante modelos analíticos.• Participar en iniciativas de optimización de precios y análisis de elasticidad.• Diseñar procesos de Backtesting y validar modelos sobre datos históricos no utilizados en el entrenamiento.• Evaluar resultados mediante métricas estadísticas y comparaciones con modelos de referencia (baselines).• Integrar resultados de modelos predictivos con plataformas de datos y sistemas operacionales.• Colaborar con equipos de Data Engineering y áreas comerciales y logísticas.• Documentar modelos, resultados, supuestos y métricas de desempeño.• Experiencia en modelos de Machine Learning aplicados a retail.• Inferencia causal y diseño de experimentos A/B.• Forecasting jerárquico y reconciliación de pronósticos.• Optimización matemática y programación lineal.• Conocimientos de Google Big Query y Big Query ML.• Experiencia con orquestadores como Dagster o similares.• Modelos fundacionales de series de tiempo, como TimesFM.• Experiencia en demanda, inventarios, pricing o logística. Modalidad: Híbrida (lunes a jueves presencial y viernes remoto, con flexibilidad ante eventos).## Required stack PythonSQL
#J-18808-Ljbffr