Lead Data Scientist — Remoto - LATAM — Startup Tech - Python, Machine Learning, SQL

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Celerix está en búsqueda de un Lead Data Scientist para liderar análisis avanzados, crear modelos de alto impacto y convertir datos en decisiones estratégicas. Esta posición es ideal para profesionales apasionados por llevar la analítica al siguiente nivel en un entorno dinámico y de crecimiento. La vacante es remota y abierta a talento en LATAM.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es tu oportunidad de liderar proyectos de ciencia de datos que generen impacto real en una empresa innovadora. En Celerix, desarrollarás modelos predictivos y soluciones analíticas que impulsarán la toma de decisiones estratégicas, mientras creces profesionalmente en un equipo enfocado en resultados y aprendizaje continuo. Aplicar aquí significa unirte a una cultura que valora la innovación y el liderazgo técnico.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Python, Machine Learning, SQL, análisis estadístico, visualización de datos (ej: Tableau, Power BI).
• Soft skills: Liderazgo, comunicación efectiva, pensamiento estratégico, capacidad para traducir datos en insights accionables.

Tips prácticos para este puesto

• Asegúrate de destacar experiencias previas en liderazgo de proyectos de ciencia de datos en tu CV.
• Prepara ejemplos concretos de cómo has utilizado modelos de machine learning para resolver problemas empresariales.
• Investiga sobre las tendencias actuales en analítica avanzada y cómo aplicarlas en contextos de startup.

Recursos recomendados

• Herramientas: Jupyter Notebooks, scikit-learn, TensorFlow, pandas.
• Documentación: Guías de Python para ciencia de datos, tutoriales de machine learning en Coursera o edX.
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn como Andrew Ng o Cassie Kozyrkov para insights sobre IA y datos.
• Cursos: Especializaciones en ciencia de datos en plataformas como DataCamp o Udacity.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto de ciencia de datos que hayas liderado y su impacto." *Tip: Enfócate en el proceso, resultados cuantificables y cómo manejaste desafíos técnicos.*
• Pregunta 2: "¿Cómo abordarías la implementación de un modelo de machine learning en un entorno de producción?" *Tip: Menciona etapas como limpieza de datos, validación, despliegue y monitoreo, destacando herramientas como Docker o AWS.*
• Pregunta 3: "¿Cómo comunicarías hallazgos complejos a un equipo no técnico?" *Tip: Usa ejemplos de visualizaciones claras y analogías simples para asegurar la comprensión.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,000 - $3,500 | | Mid | $3,500 - $5,500 | | Senior | $5,500 - $8,000 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona claridad sobre los datos disponibles o la infraestructura técnica. *Qué preguntar en la entrevista: "¿Pueden describir la calidad y volumen de los datos con los que trabajaré?"*
• Bandera roja 2: Falta de autonomía o recursos para implementar modelos. *Qué investigar antes de aceptar: Revisa reviews en Glassdoor sobre soporte técnico y cultura de innovación.*
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre plazos o impacto inmediato de los modelos. *Señal de advertencia común: Promesas de resultados rápidos sin considerar iteraciones necesarias en ciencia de datos.*