Senior Data Scientist

Acerca de VEMO

En VEMO impulsamos la movilidad limpia combinando tecnología, datos y energía sostenible. Construimos productos digitales y plataformas que soportan toda la operación de electromovilidad en LATAM. Somos una empresa en crecimiento que trabaja con metodologías ágiles, prioriza la innovación y fomenta una cultura de aprendizaje continuo y mentalidad de producto.

Propósito del Puesto

El Senior Data Scientist lidera el desarrollo de modelos y soluciones analíticas avanzadas que permitan comprender, optimizar y transformar procesos críticos del negocio. Este rol integra estadística, machine learning, diseño experimental y análisis profundo para explicar fenómenos complejos, predecir comportamientos y proponer intervenciones basadas en evidencia. La persona será responsable de explorar datos, formular hipótesis, diseñar experimentos, construir modelos robustos y colaborar estrechamente con áreas de negocio, operaciones y tecnología para convertir conocimiento científico en impacto real dentro de VEMO.

Responsabilidades Principales

• Analizar y modelar fenómenos complejos utilizando técnicas estadísticas, machine learning, optimización y simulación.
• Diseñar experimentos, pruebas A/B y metodologías de validación rigurosas.
• Seleccionar el enfoque analítico adecuado según los objetivos y los datos disponibles.
• Construir modelos predictivos, prescriptivos o explicativos (regresión, clasificación, series de tiempo, clustering, recomendadores, modelos causales, simuladores).
• Evaluar y diagnosticar modelos mediante métricas, validación cruzada, pruebas estadísticas y análisis de sensibilidad.
• Colaborar con Data Engineering para asegurar calidad, disponibilidad y gobernanza de datos. Interactuar con stakeholders de negocio y operaciones para comprender necesidades y traducirlas en soluciones aplicables.
• Desarrollar visualizaciones, reportes y presentaciones que comuniquen insights de forma clara y accionable.
• Documentar metodologías, supuestos, experimentos y decisiones analíticas con enfoque reproducible. Elevar la madurez analítica del equipo mediante buenas prácticas de modelado, experimentación y validación.

Indicadores de Éxito / KPIs del Rol

• Precisión y robustez de modelos.
• Impacto medible en eficiencia, ingresos, costos o calidad operativa.
• Velocidad y solidez en entregables analíticos.
• Calidad en diseño, ejecución y análisis de experimentos.
• Adopción de modelos e insights por parte del negocio.
• Colaboración efectiva con Data Engineering y BI para productivizar soluciones.
• Rigor científico y documentación clara.

Perfil Requerido

• Formación académica en Matemáticas Aplicadas, Estadística, Ciencia de Datos, Computación, Ingeniería Industrial, Física o disciplinas cuantitativas. Altamente deseable especialidad o maestría en Data Science, Machine Learning, Estadística o Analítica Avanzada.
• Experiencia requerida de 5 a 8 años en ciencia de datos o roles cuantitativos similares, aplicando métodos estadísticos, modelos predictivos y experimentación en problemas reales.
• Experiencia en proyectos de machine learning, optimización o simulación con complejidad significativa, así como trabajo directo con áreas de negocio para diseñar soluciones analíticas.
• Deseable experiencia con plataformas cloud como Azure Synapse, Databricks o Microsoft Fabric.
• Conocimientos técnicos clave: estadística inferencial, diseño experimental, causalidad, machine learning aplicado (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, xgboost, statsmodels), modelado avanzado (regresión, clasificación, time series, clustering, multivariable, survival analysis, optimización, simulación), Python con librerías analíticas, SQL avanzado, ambientes cloud (Synapse, Fabric Lakehouse/Warehouse), buenas prácticas de reproducibilidad (Git, notebooks versionados, pipelines), y deseable experiencia en MLOps básico.
• Powerskills y mindset VEMO Way: capacidad de abstracción, curiosidad y rigor, autonomía y ownership, orientación a impacto, comunicación clara para audiencias no técnicas, colaboración transversal, mentalidad de experimentación y adaptabilidad ante cambios rápidos.

Principales Retos del Rol

• Comprender profundamente procesos operativos complejos (telemetría, flotas, marketplace, carga, fintech) integrando múltiples fuentes de datos.
• Seleccionar adecuadamente técnicas científicas incluso bajo limitaciones reales como datos incompletos o ruido.
• Diseñar experimentos rigurosos en entornos no controlados.
• Traducir modelos complejos en recomendaciones simples y accionables para stakeholders. Integrar soluciones analíticas con infraestructura de datos presente y futura (Fabric).
• Balancear velocidad y profundidad científica en un negocio altamente dinámico.
• Impulsar la madurez analítica del equipo y promover mejores prácticas.