Resumen del RolBuscamos un(a) Data Scientist Senior (independent contrator) para liderar el diseño, desarrollo y despliegue de soluciones de ciencia de datos orientadas al análisis de información a gran escala. El rol exige experiencia comprobada llevando modelos de machine learning y deep learning a estado productivo con datos masivos, aplicando prácticas de A/B Testing, supervised learning, detección de anomalías y reconocimiento de patrones.El candidato ideal debe ser hands-on, con sólida formación en estadística, algoritmos y programación, y capaz de traducir problemas de negocio (especialmente en los dominios contable, financiero y fiscal) en soluciones escalables, seguras y de alto impacto.Responsabilidades Principales

• Diseñar, entrenar, validar y desplegar modelos de machine learning y deep learning en entornos productivos con datos masivos.
• Implementar técnicas avanzadas de anomaly detection y pattern recognition para identificar irregularidades, fraudes, riesgos operativos o comportamientos atípicos en los datos.
• Ejecutar A/B testing y experimentación estadística para validar hipótesis, medir impacto y optimizar productos de análisis de información.
• Colaborar con equipos multifuncionales (producto, ingeniería, negocio, fiscal/contable) para traducir necesidades en casos de uso de data science.
• Asegurar la calidad de los datos mediante procesos de limpieza, validación, orquestación y monitoreo de pipelines.
• Desarrollar y mantener documentación técnica, dashboards de métricas y reportes de desempeño de modelos.
• Proponer nuevas soluciones basadas en modelos predictivos, analítica avanzada y técnicas de AI generativa que aporten valor estratégico.

AcadémicosLicenciatura en Ingeniería en Sistemas, Matemáticas, Estadística, Computación o afín (Maestría/Doctorado deseable).

Experiencia

• 612 años de experiencia en ciencia de datos, con al menos 3 liderando proyectos en producción.
• Experiencia sólida en supervised learning, A/B testing, anomaly detection y pattern recognition.
• Haber puesto en producción modelos de ML/DL con millones de registros o transacciones.

Técnicos

• Lenguajes: Python (obligatorio), R y SQL (avanzado)
• Experiencia en pipelines de ML, MLOps y despliegue en la nube (AWS, GCP o Azure).
• Conocimiento en frameworks ML/DL (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Experiencia con detección de anomalías (Isolation Forest, LOF, autoencoders, Prophet, ARIMA, estadística robusta).
• Experiencia en reconocimiento de patrones y modelado predictivo (clustering, series de tiempo, secuencias, redes neuronales recurrentes).
• Bases de datos SQL y NoSQL; experiencia con vector databases (Pinecone, pgvector, Milvus).
• Buen dominio de visualización de datos (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Power BI, Tableau).
• Práctica de testing de modelos y validación cruzada.

Plus / Deseables (Nice to Have)

• Conocimiento en dominio fiscal, contabilidad, ERPs o sector financiero (bancos, fintechs, aseguradoras).
• Experiencia en NLP y LLMs para extracción de información y clasificación de documentos.
• Experiencia en detección de fraude en transacciones, monitoreo de riesgo crediticio o irregularidades fiscales.
• Familiaridad con entornos de big data (Spark, Databricks, Hadoop).
• Conocimiento en lenguajes de programación como Java, Scala, C++
• Publicaciones, ponencias o participación en comunidades de data science.