Senior Data Scientist

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. #J-18808-Ljbffr