Data Scientist Semi Senior — Presencial - Chile — Tecnología - Python, Machine Learning, SQL

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Se busca un Data Scientist Semi Senior para unirse a un equipo en Chile. Esta posición es de modalidad presencial y está dirigida a profesionales con experiencia en análisis de datos y desarrollo de modelos predictivos. La referencia de la vacante es 767, lo que indica un proceso estructurado de selección. Se espera que el candidato contribuya a proyectos de ciencia de datos aplicada, desde la limpieza y exploración de datos hasta la implementación de soluciones basadas en machine learning.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta oportunidad te permitirá trabajar en un entorno dinámico donde podrás aplicar tus habilidades en Python y machine learning para resolver problemas reales. Al ser un rol semi senior, ofrecerá un balance entre autonomía y mentoría, ideal para crecer profesionalmente en el campo de la ciencia de datos. Podrás desarrollar experiencia en todo el ciclo de vida de proyectos de datos, desde la concepción hasta el despliegue, lo que es clave para avanzar hacia posiciones senior. Además, al estar en Chile, tendrás la oportunidad de integrarte en un mercado tech en crecimiento con conexiones regionales.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Dominio de Python para análisis de datos (pandas, NumPy), experiencia en machine learning (scikit-learn, TensorFlow o PyTorch), conocimiento de SQL para consultas en bases de datos, y familiaridad con herramientas de visualización como Matplotlib o Seaborn.
• Soft skills: Capacidad analítica para interpretar datos, comunicación efectiva para presentar hallazgos, y trabajo en equipo para colaborar en proyectos multidisciplinarios.

Tips prácticos para este puesto

• Asegúrate de tener un portafolio con proyectos de ciencia de datos que demuestren tu experiencia en Python y machine learning.
• Prepara ejemplos concretos de cómo has utilizado SQL en análisis previos, ya que es común en entrevistas técnicas.
• Investiga sobre la empresa o industria en Chile para adaptar tus respuestas a sus necesidades específicas.

Recursos recomendados

• Herramientas: Jupyter Notebooks para prototipado rápido, Git para control de versiones, y Docker para despliegue de modelos.
• Documentación: La documentación oficial de scikit-learn y pandas para mejores prácticas.
• Cursos: Cursos en Coursera o edX sobre machine learning avanzado y ciencia de datos aplicada.
• Influencers: Seguir a expertos en LinkedIn como Andrew Ng o Cassie Kozyrkov para insights del sector.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto de machine learning en el que hayas trabajado, desde la definición del problema hasta la evaluación del modelo." *Tip: Enfócate en los pasos clave, como la preparación de datos, selección de algoritmos, y métricas de evaluación, mostrando tu pensamiento estructurado.*
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas datos desbalanceados en un problema de clasificación?" *Tip: Menciona técnicas como oversampling, undersampling, o el uso de métricas alternativas como F1-score, y justifica tu elección basada en el contexto.*
• Pregunta 3: "Explica la diferencia entre validación cruzada y holdout, y cuándo usar cada una." *Tip: Describe brevemente cada método, destacando que la validación cruzada es mejor para conjuntos de datos pequeños y holdout para grandes, y relaciona con ejemplos prácticos.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,500 - $2,500 | | Mid | $2,500 - $4,000 | | Senior | $4,000 - $6,000 |

*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. Para Chile, los salarios pueden ser ligeramente superiores debido al costo de vida, pero este rango es un buen referente regional.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona detalles claros sobre los proyectos o el stack tecnológico en la descripción inicial. *Qué preguntar en la entrevista: "¿Podría describir un proyecto típico y las tecnologías que utilizan actualmente?" para evaluar transparencia.*
• Bandera roja 2: Falta de oportunidades de crecimiento o mentoría en un rol semi senior. *Qué investigar antes de aceptar: Revisar reviews en plataformas como Glassdoor o preguntar sobre planes de desarrollo profesional durante la entrevista.*
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas, como requerir experiencia senior para un puesto semi senior. *Señal de advertencia común en este tipo de rol: Si el anuncio menciona muchas responsabilidades avanzadas sin claridad en el nivel, podría indicar sobrecarga de trabajo.*