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En Empresa confidencial, buscamos incorporar a un/a profesional o recién egresado/a con robusto base analítica, interés en ciencia de datos y motivación por desarrollarse en soluciones de optimización aplicadas a problemas de negocio.

La persona seleccionada será responsable de desarrollar soluciones analíticas y modelos de optimización, utilizando Python y herramientas asociadas, para abordar problemáticas complejas mediante lógica matemática, análisis de datos y pensamiento estructurado.

Objetivo del rol

Desarrollar e implementar modelos analíticos y de optimización, aplicando técnicas de Data Science para resolver problemas de negocio de manera eficiente, escalable y orientada a resultados.

Principales funciones

Diseñar y desarrollar modelos de optimización.

Construir soluciones analíticas utilizando Python y librerías especializadas.

Analizar datos y generar insights accionables.

Desarrollar soluciones orientadas a problemas de scheduling, programación u optimización operativa.

Implementar y probar modelos o soluciones analíticas.





Comunicar resultados técnicos de forma clara a distintos niveles.

Colaborar con equipos técnicos y de negocio en la integración de soluciones.

Requisitos técnicos excluyentes

Manejo de Python aplicado a análisis de datos y/o optimización.

Conocimiento en modelos de optimización, aunque no necesariamente con experiencia laboral formal.

Manejo de librerías de Python como pandas, numpy, scipy u otras similares.

Capacidad para resolver problemas mediante pensamiento lógico, analítico y estructurado.

Experiencia en problemas de scheduling, programación u optimización.

Conocimientos generales de Data Science y ciclo de vida de modelos.

La experiencia laboral formal no es estrictamente requerida si el/la candidato/a demuestra dominio práctico mediante proyectos, conocimientos aplicados o evaluaciones técnicas.

Se valorará

Experiencia o conocimientos en desarrollo de APIs o frameworks backend.

Conocimientos en bases de datos S

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📌 Data Scientist (Chile)
🏢 Importante grupo
📍 Chile