Data Science SSR - Modelos de marketing - Stgo

Somos una consultora de tecnología con presencia en Chile, Perú, Colombia, México y Estados Unidos. Nos integramos a los equipos de nuestros clientes aportando talento especializado y soluciones tecnológicas en áreas como desarrollo de software, datos, cloud, automatización e inteligencia artificial, participando en iniciativas donde la experiencia, la colaboración y la capacidad de ejecución son clave para generar resultados.

Te invitamos a ser parte de esta oportunidad como Data Science Ssr modelos de marketing en Santiago para una gran empresa del rubro retail.
El propósito del cargo es crear y mantener los modelos de marketing y CRM de la compañía, trabajando con los equipos de ML y MLops.

Principales responsabilidades:

Diseñar, entrenar y evaluar modelos aplicados a decisiones de comunicaciones de marketing: segmentación de audiencias, propensión, scoring y otros modelos quedeterminan a quién contactar, cuándo y bajo qué condición.
Contribuir a la evolución del Motor de Decisiones: implementar y mejorar componentes de la lógica de Next Best Action por cliente a partir de señales del CDP, scores de propensión e historial de comportamiento, en coordinación con el MLE.
Participar en el diseño y ejecutar experimentos A/B para medir la incrementalidad real de campañas y modelos: definir hipótesis, métricas de éxito, grupos de control ytamaño de muestra.
Traducir resultados de modelos y experimentos en accionables concretos para stakeholders de Marketing y BUs, con claridad sobre qué mide cada modelo y cuáles son sus limitaciones.
Integrar señales del CDP como features en los modelos de Marketing, en colaboración con la Célula Customer.
Monitorear la salud de los modelos en producción: data drift, reentrenamiento y documentación de esquemas de salida versionados.
Realizar análisis exploratorios que identifiquen nuevas oportunidades para modelos o experimentos.

Stack y herramientas con las que trabajarás:

Python (scikit-learn, XGBoost/LightGBM, statsmodels, pandas, numpy)
SQL avanzado
GCP: BigQuery, Vertex AI (deseable)
Experimentación: A/B testing, tests de hipótesis, intervalos de confianza, tamaño de muestra
Git y nociones de CI/CD

Requisitos para postular:
2–4 años de experiencia en Data Science o Analytics avanzado
Buena base en Machine Learning supervisado y estadística aplicada
Experiencia práctica participando en el diseño o análisis de experimentos A/B para medir incrementalidad
Experiencia usando Python y SQL sobre grandes volúmenes de datos
Experiencia o conocimiento de plataformas Cloud (GCP de preferencia)
Haber participado en llevar modelos a producción, o trabajado de cerca con equipos que lo hacen.
Conocimientos inglés intermedio

Factores que diferencian (deseables):

Experiencia con modelos de marketing o CRM (propensión, churn, segmentación de clientes) en retail, e-commerce o banca
Conocimiento de inferencia causal más allá de A/B: Difference-in-Differences, Matching/Propensity Score o uplift modeling
Familiaridad con sistemas de recomendación, modelos de ranking o bandits
Haber trabajado en proyectos donde el output del modelo alimenta decisiones automáticas (batch o tiempo real)
Nociones de MLOps: pipelines, CI/CD y monitoreo de modelos

Condiciones:

Ubicación: Santiago, Chile
. Modalidad: Híbrida (2 días presenciales por semana) en Santiago y Las Condes
Tipo de contratación: Indefinido