#1 - Científico de Datos Senior - Databricks - Pricing y Gestión del Crecimiento de Ingresos -

🚀 Qué Hacemos

Aprovechando nuestra experiencia, construimos sistemas modernos de Machine Learning para la planeación de demanda y la predicción de presupuestos.
Desarrollando infraestructuras de datos escalables, potenciamos la toma de decisiones de alto nivel, adaptada a cada cliente.
Ofreciendo soluciones integrales de Data Engineering y de IA a medida, optimizamos sistemas basados en la nube.
Usando IA Generativa, ayudamos a plataformas de e-commerce y retailers a crear anuncios de mayor calidad, más rápido.
Construyendo modelos de deep learning, mejoramos el reconocimiento visual y la automatización para diversas industrias, optimizando la categorización de productos, el control de calidad y la recuperación de información.
Desarrollando modelos de recomendación, personalizamos la experiencia de usuario en e-commerce, streaming y plataformas digitales, impulsando el engagement y las conversiones.

🌟 Nuestros Socios

Amazon Web Services
Astronomer
Databricks

🌟 Nuestros Valores

📊 Somos Data Nerds
🤗 Somos un Equipo Abierto y Colaborativo
🚀 Asumimos la Responsabilidad
🌟 Tenemos una Mentalidad Positiva
🔍 ¿Te interesa lo que hacemos? Revisa nuestros casos de estudio y lee nuestro blog para conocer más sobre nuestra cultura y los proyectos emocionantes en los que trabajamos! 🚀

Responsabilidades 🤓

• Diseñar, desarrollar y optimizar modelos avanzados de Pricing y Revenue Growth Management (RGM) para respaldar decisiones estratégicas de negocio.
• Construir y validar modelos de elasticidad precio-demanda, incluyendo elasticidades propias y cruzadas.
• Desarrollar modelos predictivos mediante Machine Learning, métodos estadísticos y técnicas econométricas para analizar la demanda, los precios y el comportamiento del consumidor.
• Realizar análisis de series de tiempo, pronóstico de demanda y optimización matemática para identificar oportunidades de negocio.
• Llevar a cabo feature engineering usando datos de precios, volumen de ventas, estacionalidad, producto, canal y mercado.
• Diseñar y ejecutar experimentos, backtesting, análisis de sensibilidad y validaciones estadísticas para garantizar la confiabilidad de los modelos.
• Evaluar la robustez de los modelos, su estabilidad temporal, posibles sesgos y los supuestos estadísticos subyacentes.
• Desarrollar escenarios de precios y simulaciones para evaluar el impacto de las estrategias comerciales.
• Colaborar con stakeholders de negocio, Data Engineers y Machine Learning Engineers para traducir desafíos de negocio en soluciones basadas en datos.
• Comunicar hallazgos analíticos complejos y recomendaciones accionables tanto a stakeholders técnicos como no técnicos.

Habilidades Requeridas 🚀

Más de 4 años de experiencia como Data Scientist, idealmente trabajando en Pricing, Revenue Growth Management (RGM), modelado de demanda, pronósticos u optimización.
Dominio avanzado de Python y SQL.
Sólido conocimiento de estadística aplicada, econometría y Machine Learning supervisado.
Experiencia práctica en modelado de elasticidad de precios, modelado de demanda, curvas de respuesta al precio o enfoques equivalentes.
Comprensión sólida de la elasticidad propia y cruzada de precios.
Experiencia con modelos de regresión, técnicas de regularización e inferencia estadística.
Sólida formación en análisis de series de tiempo y pronósticos.
Experiencia en optimización matemática, modelado de escenarios y análisis de sensibilidad.
Dominio de feature engineering con variables de precio, volumen, estacionalidad y variables comerciales.
Experiencia diseñando experimentos, realizando backtesting y llevando a cabo validaciones estadísticas.
Experiencia práctica con Databricks, Spark/PySpark y MLflow.
Experiencia desarrollando y validando modelos estadísticos y de Machine Learning que respalden la toma de decisiones de negocio.
Experiencia trabajando con datasets de ventas que involucren precios, volúmenes, productos, canales, geografías y dimensiones temporales.
Capacidad para construir modelos en múltiples niveles de granularidad y evaluar su robustez estadística y estabilidad en el tiempo.
Sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas, con capacidad para traducir desafíos de negocio en modelos matemáticos y predictivos.
Excelentes habilidades de comunicación y data storytelling, con experiencia presentando hallazgos a stakeholders técnicos y de negocio.
Experiencia colaborando con equipos multidisciplinarios, incluyendo stakeholders de negocio, Data Engineers y Machine Learning Engineers.

Deseable 😉

• Experiencia trabajando con Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs).
• Conocimiento de agentes de IA y sistemas agénticos.
• Familiaridad con prácticas y herramientas de MLOps.
• Experiencia desplegando y manteniendo soluciones de Data Science e IA en entornos productivos.
• Conocimiento de orquestación de trabajos, infraestructura de cómputo, despliegues, monitoreo y mantenimiento.
• Experiencia trabajando con datos de eventos, tracking de usuarios y etiquetado de aplicaciones.
• Capacidad para colaborar efectivamente con equipos de Producto, Ingeniería y Negocio.

🎁 Beneficios

• 🌍 Cultura remote-first – ¡trabaja desde cualquier lugar!
• 🚀 Clases de inglés dentro de la empresa.
• 💪 Apoyo de Wellhub o club deportivo para mantenerte activo
• 🚀 Certificaciones de AWS, DBT, Google Cloud, Azure y Databricks totalmente cubiertas
• 🍕 Créditos de comida vía Pedidos Ya – porque un gran trabajo merece una gran comida.
• 🎂 Día libre por cumpleaños + una semana extra de vacaciones (¡Mutt Week! 🏖️)
• 🤝 Bonos por referidos – ¡ayúdanos a crecer el equipo y recibe una recompensa!
• ✈️🏝️ Viaje anual de Mutters – ¡una escapada inolvidable con el equipo!
• 👶 Reembolso mensual de cuidado infantil – porque apoyar a las familias también importa

Publicado originalmente en Himalayas