Job Description Desde Who&Co buscamos Data Scientist para una destacada empresa de tecnología B2B En Who&Co nos encontramos en búsqueda de un/a Data Scientist para una empresa líder en el desarrollo de soluciones SaaS B2B, cuyo foco está en transformar la experiencia de sus clientes a través de productos digitales innovadores y escalables. Buscamos a alguien con una sólida base técnica, mirada estratégica y pasión por convertir datos en decisiones que generen valor real. Si te entusiasma trabajar con grandes volúmenes de información, construir modelos predictivos y ser parte clave en la evolución de productos digitales, esta oportunidad es para ti. Rol y propósito Como Data Scientist, serás responsable de convertir datos complejos en insights accionables que impulsen decisiones estratégicas, mejoras continuas en la experiencia de usuario y el desarrollo de nuevas soluciones digitales. Trabajarás colaborativamente con los equipos de producto, tecnología y diseño para alinear las soluciones analíticas con los desafíos del negocio y los objetivos de crecimiento. Además, contribuirás a fortalecer una cultura data-driven, promoviendo el uso ético e inteligente de la información. Principales responsabilidades Analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, identificando patrones, oportunidades y oportunidades de optimización. Desarrollar modelos predictivos y de machine learning aplicados a problemáticas de negocio concretas. Traducir requerimientos estratégicos en soluciones analíticas claras y accionables. Diseñar y mantener dashboards e informes que permitan visualizar KPIs clave y facilitar la toma de decisiones. Colaborar activamente con equipos de producto, UX y tecnología para impulsar mejoras basadas en datos. Proponer mejoras en arquitectura y procesos de captura, almacenamiento y calidad de datos. Aplicar metodologías de experimentación como A/B testing para validar hipótesis y medir impacto. Mantenerse actualizado/a con nuevas herramientas y tendencias de data science y proponer su incorporación al stack actual. Requisitos Requisitos Educación: Título en Estadística, Ingeniería, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Economía o carreras afines. Experiencia: Al menos 2 a 3 años en roles de ciencia de datos, análisis predictivo o modelamiento aplicado en entornos tecnológicos o de productos digitales. Experiencia en manejo de grandes volúmenes de datos, procesos ETL y transformación de datos. Habilidades técnicas Dominio de Python o R para análisis y modelamiento. Manejo de librerías como pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. Herramientas de visualización como Power BI, Tableau, Looker o librerías de visualización en Python. Conocimiento de bases de datos relacionales y no relacionales (SQL, NoSQL). Sólida comprensión de estadística, machine learning y métricas de evaluación. Deseable: experiencia en ambientes ágiles (Scrum, Kanban). Habilidades blandas Pensamiento analítico orientado a soluciones. Capacidad para comunicar hallazgos de forma clara a públicos técnicos y no técnicos. Autonomía para proponer nuevas iniciativas desde los datos. Trabajo colaborativo y enfoque multidisciplinario. Curiosidad y mentalidad de mejora continua. Requirements Requisitos Educación: Título en Estadística, Ingeniería, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Economía o carreras afines. Experiencia: Al menos 2 a 3 años en roles de ciencia de datos, análisis predictivo o modelamiento aplicado en entornos tecnológicos o de productos digitales. Experiencia en manejo de grandes volúmenes de datos, procesos ETL y transformación de datos. Habilidades técnicas Dominio de Python o R para análisis y modelamiento. Manejo de librerías como pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. Herramientas de visualización como Power BI, Tableau, Looker o librerías de visualización en Python. Conocimiento de bases de datos relacionales y no relacionales (SQL, NoSQL). Sólida comprensión de estadística, machine learning y métricas de evaluación. Deseable: experiencia en ambientes ágiles (Scrum, Kanban). Habilidades blandas Pensamiento analítico orientado a soluciones. Capacidad para comunicar hallazgos de forma clara a públicos técnicos y no técnicos. Autonomía para proponer nuevas iniciativas desde los datos. Trabajo colaborativo y enfoque multidisciplinario. Curiosidad y mentalidad de mejora continua.