18 may
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Importante empresa del sector
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Melipilla
18 may
Importante empresa del sector
Melipilla
Postúlate en Kit Empleo: kitempleo.cl/empleo/1cozox
Somos Empresa confidencial, una compañía con más de 30 años de trayectoria, experta en diseño, innovación y desarrollo de experiencias digitales. Nos apasiona crear experiencias memorables centradas en el cliente, buscando impactar positivamente en negocios, organizaciones y sociedad.
En esta posibilidad buscamos un Data Scientist especialista en Forecasting para integrarse al equipo de Analytics de uno de nuestros clientes y liderar el desarrollo de modelos predictivos de ventas aplicados al negocio.
No buscamos a alguien que analice datos ni construya dashboards. Buscamos a alguien que haya construido modelos de predicción de principio a fin, que los haya llevado a producción y que pueda defender sus decisiones técnicas ante el negocio.
Responsabilidades
Desarrollar modelos de predicción de ventas por categoría de productos con granularidad mensual, con proyección de largo plazo Integrar variables exógenas (precios, promociones, calendario, estacionalidad) para robustecer los modelos
Gestionar desafíos de calidad de datos: ruido, inconsistencias, generación de data sintética
Presentar avances y resultados ante stakeholders de distintas categorías de negocio, traduciendo modelos complejos en recomendaciones accionables
Requisitos
Formación: Titulado en Ingeniería Civil, Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación o carreras afines
Experiencia 3 a 4 años de experiencia aplicada en modelamiento predictivo y series de tiempo en producción
Historial demostrable en forecasting de demanda, predicción de ventas o problemas similares — cualquier industria
Experiencia llevando modelos end-to-end: desde ingesta de datos hasta despliegue, monitoreo y mejora continua
Capacidad de integrar variables exógenas y gestionar problemas de calidad de datos en contextos reales
Python avanzado con librerías de forecasting y ML: Prophet, statsmodels, scikit-learn, XGBoost u otras
Manejo de series de tiempo: estacionalidad, tendencia, efectos de calendario, variables exógenas
SQL para extra
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📌 Data Science Ssr Melipilla
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