Senior Data Scientist

Resumen:
Excelente oportunidad para un científico de datos avanzado que desee diseñar e implementar modelos predictivos a gran escala y optimizar algoritmos de segmentación conductual en Customer.io, plataforma líder global de automatización de marketing impulsada por datos. El rol ofrece un entorno de trabajo 100% remoto, ideal para profesionales Senior en Chile con dominio experto de Python y arquitecturas cloud que busquen resolver desafíos de alta transaccionalidad.

Requisitos de Idioma:
Inglés - Fluido (Esencial para la comunicación técnica, documentación de modelos y alineación con equipos de ingeniería distribuidos globalmente).

La Empresa:
Customer.io es una plataforma de automatización de marketing y mensajería basada en el comportamiento del usuario, utilizada por miles de empresas tecnológicas en todo el mundo para enviar correos electrónicos, notificaciones push y SMS personalizados. La compañía procesa miles de millones de puntos de datos diariamente y se caracteriza por una sólida cultura de ingeniería, un enfoque obsesivo en la escalabilidad técnica y una organización de trabajo completamente distribuida e internacional.

El Rol:
Senior Data Scientist es una posición técnica de alto impacto enfocada en el análisis, experimentación y despliegue de modelos de Machine Learning en producción. El profesional seleccionado colaborará directamente con los equipos de Producto y Datos para crear valor a partir de los conjuntos de datos masivos de la plataforma, desarrollando algoritmos predictivos, sistemas de recomendación y flujos analíticos automatizados que mejoren directamente la entregabilidad y la personalización de las campañas de los clientes.

Requisitos:
Experiencia profesional comprobada (típicamente 5+ años) como Data Scientist en empresas de tecnología, preferiblemente en entornos SaaS B2B o plataformas con grandes volúmenes de datos.

Dominio experto e indispensable en programación con Python y optimización de consultas complejas en SQL.

Experiencia sólida diseñando y desplegando modelos de Machine Learning en producción utilizando frameworks estándar (como Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch o XGBoost).

Conocimiento profundo en metodologías de experimentación rigurosa, análisis estadístico avanzado y pruebas A/B testing a gran escala.

Familiaridad operativa con plataformas cloud (AWS o GCP) y herramientas modernas de la suite de datos (como Airflow, Snowflake, dbt o Spark).

Capacidad demostrable para traducir problemas complejos de negocio en soluciones analíticas estructuradas y arquitecturas predictivas escalables.

Deseable (Plus):

Experiencia práctica en entornos MLOps para el monitoreo, versionado y mantenimiento de modelos en producción.

Familiaridad con el procesamiento de datos en tiempo real o arquitecturas de streaming (Kafka, Flink).

Experiencia previa trabajando de forma autónoma en equipos distribuidos globalmente.

Beneficios:
Responsabilidades clave:

Diseñar, entrenar, validar y poner en producción modelos avanzados de Machine Learning y aprendizaje estadístico.

Desarrollar e iterar flujos de datos (data pipelines) eficientes para procesar información estructurada y no estructurada de alta transaccionalidad.

Liderar iniciativas de experimentación técnica y análisis estadístico profundo para validar nuevas funcionalidades y optimizar el rendimiento del producto.

Colaborar estrechamente con ingenieros de datos y DevOps para asegurar la integración limpia, escalable y segura de los modelos predictivos.

Monitorear activamente las métricas de rendimiento de los algoritmos desplegados, corrigiendo de forma proactiva problemas de sesgo o degradación.

Comunicar los hallazgos técnicos, métricas de impacto y storytelling de datos a stakeholders internos y líderes de producto.

Geo-Fit & Perks:

Ubicación: Global eligibility (verificar posibilidad de contratación remota desde Chile durante el proceso de selección).

Tipo de contrato: Contract / B2B Contractor. Formato de prestación de servicios internacionales para contratistas independientes, compatible con la legislación chilena y que ofrece autonomía operativa.

Remuneración: Sujeto a la estructura legal y país de residencia. (La oferta final se definirá durante las entrevistas técnicas según la experiencia del postulante. Se recomienda consultar sobre los formatos de transferencia internacional como Wise o Deel en las etapas iniciales).

Horario: Trabajo remoto con traslape operativo a definir. (Cultura de colaboración principalmente asíncrona compatible con el huso horario de Chile [CLT], requiriendo alineación en ventanas específicas para sincronías con equipos globales).