Data Scientist - Remoto (Santiago de Chile)

El Data Scientist existe para habilitar decisiones de producto, negocio y operación mediante el diseño, desarrollo e integración de soluciones analíticas y de machine learning end-to-end. Su misión es el desarrollo de soluciones de Data Science que optimicen la experiencia del pasajero y la eficiencia operacional del servicio a bordo, transformando datos en decisiones de negocio de alto impacto Mas que solucionar un problema, debe generar modelos de Machine Learning y experimentos que permitan medir el impacto de nuevas iniciativas sobre indicadores clave como NPS, costos, desperdicio de alimentos y disponibilidad de productos a bordo. Responsabilidades claves: Desarrollar soluciones de Data Science que optimicen la experiencia del pasajero y la eficiencia operacional del servicio a bordo, transformando datos en decisiones de negocio de alto impacto Construir modelos de Machine Learning y experimentos que permitan medir el impacto de nuevas iniciativas sobre indicadores clave como NPS, costos, desperdicio de alimentos y disponibilidad de productos a bordo. Implementar soluciones de IA Generativa para tripulación de cabina, facilitando el acceso en tiempo real a procedimientos, información operacional y soporte durante la operación, aumentando la productividad y reduciendo tiempos de respuesta. Responsabilidades transversales del rol: Democratizar responsable de datos Influenciar en decisiones de negocio y producto Desarrollar soluciones analíticas y modelos Traducir problemas de negocio a problemas analíticos Adueñarse de problemas y resultados Evolucionar las capacidades analíticas y formas de trabajo Skills imprescindibles: Experiencia en la construcción de modelos de Machine Learning SQL Servicios y herramientas de GCP como BigQuery Python - Pandas Polars Numpy Matplotlib Seaborn Plotly Statsmodels Pyfixest SciPy Familiaridad o experiencia con Herramientas de BI como Looker Studio Scikit-learn MLFlow Docker Soft Skills: Pensamiento crítico: Desafía supuestos y conecta los datos con preguntas de negocio significativas. Comunicación: Traduce hallazgos técnicos en lenguaje accionable para el negocio. Colaboración: Trabaja junto a equipos de producto, ingeniería y negocio para construir y aplicar soluciones basadas en datos. Resolución de problemas: Puede liderar y ejecutar análisis o proyectos de modelamiento con mínima dirección.