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Detalles de la oferta

Data Scientist con experiencia en Retailers 4 oportunidades disponibles · LATAM · Remoto En Darwoft , buscamos sumar talento para enfrentar desafíos innovadores en el mundo del Retail y CPG.
Si eres un Data Scientist Ssr/Sr apasionado por los datos y capaz de responder estas preguntas desde tu experiencia profesional, ¡esta oportunidad es para ti!
4 preguntas clave para este rol: 1? ¿Tienes experiencia en análisis de series temporales, regresión y modelos de pronóstico?
2? ¿Conoces el concepto de elasticidad precio-demanda?
3? ¿Has creado modelos desde cero?
4? ¿Has trabajado con grandes retailers o cadenas de suministro?
(Supermercados, hipermercados, tiendas de descuento).
Responsabilidades: Exploración y análisis de datos : Procesar y analizar datos estructurados y no estructurados para descubrir tendencias y generar insights estratégicos.
Desarrollo de modelos : Diseñar, construir y evaluar modelos predictivos con foco en elasticidad de precios y pronósticos de demanda.
Prototipos y soluciones : Crear prototipos de productos AI/ML que se transformen en soluciones reales para nuestros clientes.
Visualización y comunicación : Presentar datos complejos a través de visualizaciones claras y recomendaciones accionables.
Colaboración : Trabajar junto a equipos de ingeniería y desarrollo para asegurar modelos escalables y fiables.
Requisitos clave: Grado en Data Science, Estadística, Ciencias de la Computación o áreas afines.
Experiencia mínima de 4 años en la industria del retail o CPG (modelos de precios y pronósticos de demanda).
Dominio de Python (pandas, OOP) y SQL .
Experiencia sólida en análisis de series temporales, creación de prototipos, y pruebas de modelos en producción.
Excelencia en interpretación de datos, visualización, y storytelling.
Habilidades técnicas valoradas: Familiaridad con bibliotecas ML como PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, y Numpy.
Experiencia con Spark y manejo de grandes volúmenes de datos.
Desarrollo de UIs simples con Flask, Plotly o Streamlit.
Conocimiento en integración continua, pruebas y despliegues en entornos de producción.
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