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title: "Data Scientist Senior | Búsquedas laborales IT | Solutix"
description: "Para ingresar en empresa de Software de Logística y Movilidad Inteligente. Enfocado en mantenimiento predictivo."
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# Data Scientist Senior | Búsquedas laborales IT | Solutix

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Búsquedas laborales

## Data Scientist Senior

### **Perfil del Puesto**

El/la candidato/a ideal combina un **fuerte background técnico en machine learning** con **curiosidad de negocio**. Buscamos a alguien que disfrute experimentar, medir y mejorar continuamente, y que se sienta cómodo/a trabajando codo a codo con equipos de **producto, ingeniería y operaciones** para que los modelos generen resultados tangibles en el mundo real.

### **Requisitos**

- **Experiencia:** Trayectoria comprobada como Data Scientist, Machine Learning Engineer o rol similar en entornos de producto o negocio.

- **Fundamentos:** Conocimientos sólidos de estadística, machine learning supervisado y no supervisado (regresión, clasificación, árboles, gradient boosting, etc.).

- **Stack Tecnológico:** **Python:** Dominio del ecosistema (pandas, NumPy, scikit-learn).

- **Frameworks:** Deseable experiencia con PyTorch o TensorFlow.

- **SQL:** Sólidos conocimientos de consultas y modelado de datos analíticos.

- **Producción:** Experiencia construyendo, evaluando y manteniendo modelos en entornos reales (idealmente sobre series de tiempo, IoT, telemática o procesos operativos).

- **MLOps:** Familiaridad con versionado de modelos/datasets, monitoreo de performance, despliegue y reproducibilidad de experimentos.

- **Infraestructura:** Experiencia trabajando con proveedores cloud (**AWS, GCP o Azure**).

- **Gestión de Código:** Dominio de **Git y GitHub**.

- **Habilidades Blandas:** Capacidad de comunicación para presentar hallazgos a audiencias técnicas y no técnicas.

- **Visión de Negocio:** Mentalidad de producto enfocada en entender a los usuarios y el impacto real de los modelos.

### **Deseable**

- **Industria:** Experiencia previa en mantenimiento predictivo, gestión de flotas, telemática o sectores relacionados (logística, transporte, manufactura, oil & gas, etc.).

- **Herramientas ML:** Manejo de plataformas de experimentación y tracking como **MLflow, Weights & Biases** o similares.

- **Ingeniería de Datos:** Familiaridad con procesos **ETL/ELT**, orquestadores y arquitecturas de data warehouses/lakes.

- **Metodologías:** Experiencia trabajando con marcos de trabajo ágiles (**Scrum, Kanban**).

- **Visualización:** Habilidades en storytelling de datos usando **Power BI, Tableau, Looker**, etc.

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