Data Scientist

Date PostedMay 29, 2026LocationSantiago (Chile)CompanyCordadaSalaryGross salary $2000 - 3000 USD/monthTypeFull-time, Hybrid

Job Summary

Buscamos un Data Scientist para transformar datos en información de valor y construir modelos de machine learning. El candidato colaborará con áreas de negocio, tecnología y producto para entregar insights que impulsen decisiones estratégicas. El rol se enfoca principalmente en la gestión y evaluación de riesgos de crédito dentro de la organización.

Responsibilities

  • Gestionar y mejorar modelos de Machine Learning
  • Realizar análisis exploratorios de datos
  • Colaborar con equipos de producto y negocio
  • Optimizar procesos de Risk & Data Analytics

Required Skills

  • Python & Data Science libraries
  • SQL
  • Machine Learning & Statistical modeling
  • GCP stack experience
  • Data analysis & communication

Job Details

Funciones del cargo: - Gestionar modelos de machine learning existentes (reentrenamientos y mejoras) e implementar nuevos modelos. - Realizar análisis exploratorios profundos para obtener insights en nuestras fuentes de datos (enfocado en negocio, análisis riguroso y trazable). - Colaborar con áreas de negocio, tecnología y producto para capturar requerimientos y priorizar iniciativas. - Proponer y desarrollar mejoras internas que optimicen el trabajo en Risk & Data Analytics, asegurando claridad, trazabilidad y calidad de código. Requisitos: - Dominio intermedio/avanzado de Python y librerías de data science, SQL y herramientas de control de versiones. - Experiencia con stack GCP (valorado). - Pensamiento analítico, capacidad de comunicar resultados complejos de forma simple, independencia y trabajo en equipo multidisciplinario. - Rigor, precisión y atención al detalle, habilidad para investigar problemas y entender mecanismos subyacentes. Competencias deseables: - Conocimientos en estadística avanzada, econometría y estadística causal (variables instrumentales, diferencias en diferencias, regresión discontinua, etc.). - Experiencia en procesamiento de datos, construcción de features, manejo de backtesting y monitoreo de data drift. - Capacidad para explicar sesgos potenciales y manejar situaciones con información incompleta o sesgada. - Conocimientos de modelos de regresión, ML supervisado/no supervisado, modelamiento probabilístico y métodos para interpretabilidad de probabilidades. - Habilidades de comunicación y capacidad para presentar resultados a stakeholders no técnicos. Beneficios: - Opciones de trabajo híbrido algunos días de la semana. - Días libres por cumpleaños. - Seguro de salud ampliado. - Horario de verano y salidas tempranas los viernes. - Día de mudanza. - Licencia parental extendida. - Acceso a snack machine.