Data Scientist - Remoto (Múltiples locaciones)
Imagemaker · Remote — Chile
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تسجيل الدخولملخص الوظيفة
- المكان
- Remote — Chile
- نمط العمل
- عن بُعد
- نوع العمل
- دوام كامل
- مستوى الخبرة
- خبير
- تاريخ النشر
- 10 أكتوبر 2026
- آخر تحقق من المصدر
- 11 أكتوبر 2026
- مصدر الوظيفة
- عبر Himalayas
المهام
Promover la democratización de datos y el uso responsable en iniciativas de Data y Experimentación:
•
Indicadores de éxito: Experimentos, modelos y activos cumplen con mejores prácticas; la creación de dashboards y analítica básica queda completamente delegada a roles no especializados en datos.
Generar insights basados en datos para influir en decisiones estratégicas, operacionales y de producto:
•
Indicadores de éxito: Insights adoptados que generan mejoras medibles y alineadas con las prioridades del negocio.
Construir modelos analíticos y predictivos utilizando datasets curados y gobernados:
•
Indicadores de éxito: Soluciones precisas, mantenibles e integradas en los procesos de toma de decisiones.
Traducir preguntas de negocio en problemas analíticos o de Machine Learning:
•
Indicadores de éxito: Productos de datos co-desarrollados, adoptados por los equipos y que resuelven problemas de alta prioridad.
المهارات
- SQL
- Machine Learning
- Google Cloud
التأشيرة والانتقال
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وصف الوظيفة
En Imagemaker buscamos Data Scientists que utilicendatos para impulsar decisiones y construir sistemas inteligentes, así como generar insights de alto impacto.
Trabajarás en la intersección entre analítica, ingeniería y negocio para dar forma a la estrategia del producto (mediante experimentación) y desarrollar modelos de machine learning que optimicen la operación a gran escala, permitiendo que las áreas operen más rápido y generen mejores experiencias a sus clientes.
Key Responsibilities
Promover la democratización de datos y el uso responsable en iniciativas de Data y Experimentación:
•
Indicadores de éxito: Experimentos, modelos y activos cumplen con mejores prácticas; la creación de dashboards y analítica básica queda completamente delegada a roles no especializados en datos.
Generar insights basados en datos para influir en decisiones estratégicas, operacionales y de producto:
•
Indicadores de éxito: Insights adoptados que generan mejoras medibles y alineadas con las prioridades del negocio.
Construir modelos analíticos y predictivos utilizando datasets curados y gobernados:
•
Indicadores de éxito: Soluciones precisas, mantenibles e integradas en los procesos de toma de decisiones.
Traducir preguntas de negocio en problemas analíticos o de Machine Learning:
•
Indicadores de éxito: Productos de datos co-desarrollados, adoptados por los equipos y que resuelven problemas de alta prioridad.
Definir y evolucionar métricas de negocio y de producto:
•
Indicadores de éxito: Aplicación continua de métricas que midan con precisión el éxito y el desempeño de las soluciones.
Evolucionar capacidades analíticas y de IA:
•
Indicadores de éxito: Los equipos aplican métodos nuevos y efectivos para resolver desafíos emergentes.
Skills, Knowledge and Expertise
Stack Técnico Clave
•
GCP: experiencia trabajando con servicios y herramientas de análisis de datos en Google Cloud Platform (GCP).
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SQL y manipulación de datos: extracción, transformación y análisis de datos para responder preguntas de negocio.
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Análisis exploratorio de datos: identificación de tendencias, patrones, anomalías e insights.
•
Estadística y análisis cuantitativo: aplicación de conceptos estadísticos para análisis, métricas y toma de decisiones.
•
Métricas y experimentación: definición y análisis de métricas, pruebas A/B y evaluación de resultados.
•
Modelamiento de datos: construcción y utilización de datasets confiables, limpios y reutilizables.
•
Visualización y storytelling: comunicación de hallazgos mediante visualizaciones y narrativas claras.
•
Calidad, gobernanza y ética de datos: consideración de calidad, sesgos, trazabilidad y uso responsable de los datos.
•
Herramientas analíticas: experiencia con herramientas de análisis, visualización y/o procesamiento de datos.
Cualitativas
•
Pensamiento crítico: Desafío de supuestos conectando datos con preguntas significativas de negocio.
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Comunicación: Traducción de hallazgos técnicos en lenguaje accionable para el negocio.
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Colaboración: Trabajo conjunto con equipos de producto, ingeniería y negocio para construir y aplicar soluciones.
•
Resolución de problemas: Liderazgo y ejecución de análisis o modelamiento con mínima dirección.
Modalidad
Modalidad Remota
Originally posted on Himalayas
Data-Scientist, Data-Analyst, Machine-Learning-Engineer, Remote-Data-Scientist, Remote-Senior-Data-Scientist, Remote-Data-Science, Senior-Data-Scientist-Estatística, Data-Science
التقديم من الموقع الأصلي ↗مصدر الوظيفة: عبر Himalayas
GetGlobalJob ليست صاحبة العمل ولا وسيطاً في التوظيف. يتم التقديم على موقع الناشر الأصلي، فتحقّق دائماً من الإعلان قبل إرسال بياناتك، ولا تدفع أي مبلغ مقابل وظيفة.
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