Científico de Datos

En Rabbit buscamos a nuestro/a próximo/a Data Scientist.
Esta posición formará parte del área de Tecnología y tendrá un rol clave en la construcción de inteligencia predictiva sobre nuestra arquitectura de datos en AWS, contribuyendo directamente a la optimización de la rentabilidad, eficiencia operativa y toma de decisiones estratégicas del negocio.

Si te apasiona la ciencia de datos aplicada, disfrutas diseñar modelos robustos que escalan a producción y te motiva trabajar en un entorno de Retail y Consumo Masivo de alto volumen, este rol es para ti.

Tu misión:

Diseñar, desarrollar y mantener modelos avanzados de Machine Learning y analítica predictiva que permitan anticipar comportamientos, optimizar inventarios, mejorar la experiencia del cliente y maximizar el valor del negocio, asegurando rigor estadístico, escalabilidad y adopción en la operación diaria.

Responsabilidades principales:

• Diseñar, entrenar y validar modelos predictivos y prescriptivos para casos de uso como Demand Forecasting, Churn Prediction, Customer Lifetime Value (CLV) y propensión de compra.

• Liderar procesos de experimentación estadística y A/B Testing, asegurando significancia estadística y control de variables de confusión.

• Realizar feature engineering avanzado, transformando datos transaccionales provenientes de NetSuite, MongoDB y otras fuentes en variables listas para modelos de ML dentro de la capa Gold del Lakehouse.

• Implementar y dar seguimiento al ciclo de vida completo de los modelos (MLOps), incluyendo monitoreo de Data Drift y Concept Drift en Amazon SageMaker.

• Traducir resultados estadísticos complejos en insights claros y accionables para negocio, utilizando visualizaciones y principios de Explainable AI.

• Ejecutar análisis exploratorio de datos (EDA) para identificar patrones, sesgos y oportunidades de mejora.

• Implementar modelos de segmentación avanzada (clustering jerárquico o basado en densidad) y modelos de optimización de precios y promociones.

• Desarrollar y mantener procesos de ETL en AWS Glue con PySpark, aplicando arquitectura medallón (Bronze, Silver y Gold).

• Optimizar el consumo de datos para ciencia mediante vistas especializadas en Redshift y Athena, enfocadas en entrenamiento de modelos y reducción de latencia.

• Colaborar de forma cercana con equipos de Producto, Negocio, Tecnología y Operaciones para asegurar que los modelos generen impacto real y medible.

Requisitos:

- Licenciatura en Matemáticas, Actuaría, Estadística, Ingeniería, Ciencias Computacionales o afín.
- Experiencia sólida como Data Scientist o rol similar.
- Fuerte base en probabilidad, inferencia estadística, álgebra lineal y matemáticas aplicadas.
- Experiencia desarrollando modelos que escalen a producción.
- Alta capacidad analítica y orientación a resultados de negocio.
- Habilidades de comunicación para audiencias técnicas y no técnicas.

Conocimientos técnicos:

- Dominio de Python y librerías de ciencia de datos: Scikit-learn, Pandas, NumPy, Statsmodels.
- Experiencia con modelos de Gradient Boosting (XGBoost / LightGBM) y series de tiempo (Prophet, LSTM).
- Uso avanzado de Amazon SageMaker (notebooks, training jobs, endpoints, monitoreo).
- Manejo de AWS Glue, Redshift y Athena para preparación y consumo de datos para ML.
- Conocimiento de arquitecturas Data Lakehouse.
- Visualización avanzada (Power BI, Quicksight, Tableau o librerías de Python).
- Deseable experiencia en Deep Learning con PyTorch o TensorFlow.

Habilidades clave:

- Pensamiento analítico y enfoque científico.
- Visión de negocio y orientación al impacto.
- Capacidad para liderar iniciativas técnicas de alto impacto.
- Comunicación clara y estructurada.
- Autonomía, proactividad y mejora continua.