- Generar el diseño de extracción y análisis de datos estadísticos de la compañía, para así adquirir conocimiento y gestionar mejoras o creación de productos que contribuyan al crecimiento del negocio.

¿Cuáles son las principales funciones?

- Realizar la extracción de datos de las diversas fuentes de la compañía para obtener la información que se considere de utilidad de para así garantizar y apoyar el crecimiento del negocio.
- Generar el análisis de la información, gestionando los datos a través de la eliminación de información no relevante y preparar los datos para el procesamiento, aplicando análisis estadísticos, softwares analíticos, Machine Learning, modelos predictivos, etc. para obtener información valiosa para la compañía para la toma de decisiones.
- Liderar iniciativas que generen revenue incremental: modelos predictivos, automatizaciones, webscrapping, coordinando desarrollos de célula ágil en nube de AWS, etc.
- Ser el consultor y apoyar a las áreas de negocio asignadas, asesorándolas y generando oportunidades de negocio a través de la gestión de sus carteras, nuevos negocios y clientes potenciales, entre otros, para así generar mejoras en los proceso y/o rentabilizar el negocio.
- Apoyar a otras unidades de negocio, otros países y otras empresas del holding en necesidades de procesamiento de información y automatización de datos para así generar revenue incremental.
- Crear productos basados en datos,



focalizado en generar nuvenue incremental para la compañía, rentabilizando la base de clientes y data disponible para garantizar el crecimiento del negocio.
- Implementar proyectos de inteligencia de mercado/clientes, desde la definición hasta la puesta en marca en productivo, planificando y administrando los recursos necesarios para la implementación de los proyectos.
- Generar y entregar reportes de gestión para toda la organización, utilizando los recursos tecnológicos disponibles.
- Construir modelos matemáticos a partir de diversos tipos de datos capaces de proporcionar conocimientos, para crear y/o mejorar productos.
- Desarrollar, construir, probar y validar algoritmos y modelos.

¿Qué esperamos de la persona que ocupe este rol?

- Ingeniería Civil Informática, Ingeniería Civil Industrial, Ingeniería en Estadística o carrera afín.
- Conocimiento en Big Data o Data Scienc.
- Manejo avanzado de bases de datos relacionales. Conocimientos estadísticos descriptivos, inferencial, experimentación estadística y visualización de datos.
- Conocimientos en gestión de base de datos (Big Data y SQL).
- Conocimiento en lenguajes de programación Python y librerías (Scrapy, Numpy, Pandas, Keras /Tensorflow). Manejo de datos y técnicas de visualización.
- Experiencia con ETLs y transformaciones de datos.

Lead Data Science - Kaufmann Casa Matriz (Licencia Pre y Post Natal) • Estación Central, Metropolitana, Chile

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📌 Lead Data Science - Kaufmann Casa Matriz (Licencia Pre Y Post Natal) (Santiago)
🏢 Kaufmann
📍 Santiago