Senior Data Scientist

Para gestionar la contratación de un Senior Data Scientist, lo primero es conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, y debe adaptarse a su contexto específico.
(Reportando al Lead Data Scientist, Chief Data Scientist o Head of AI)

El Senior Data Scientist es un experto técnico especializado en el desarrollo y optimización de algoritmos de ciencia de datos y machine learning para analizar datos estructurados y no estructurados (textos, imágenes, datos tabulares, series temporales, etc.). Su rol principal es diseñar, implementar y validar soluciones algorítmicas robustas para resolver problemas específicos de negocio, colaborando con los equipos de producto que definen las prioridades a través de los backlogs. Trabaja en estrecha colaboración con los ingenieros de datos para industrializar sus soluciones y con los equipos de negocio para comprender los requisitos.

Misiones y Responsabilidades

1. Desarrollar Algoritmos Avanzados de Ciencia de Datos

Diseñar e implementar modelos de machine learning (regresión, clasificación, clustering, deep learning) adaptados a casos de uso de negocio.
Desarrollar soluciones específicas para el procesamiento de datos tabulares, series temporales y textos.
Optimizar el rendimiento de los modelos (precisión, tiempo de cómputo, generalización).
Validar modelos mediante métodos de evaluación rigurosos (validación cruzada, pruebas A/B).

2. Colaborar con los Equipos de Producto y Técnicos

Trabajar con los Product Owners para comprender los requisitos de negocio.
Participar en reuniones de priorización para alinear el trabajo con los backlogs.
Colaborar con los ingenieros de datos para industrializar las soluciones.
Documentar las soluciones algorítmicas y sus casos de uso.

3. Asegurar la Calidad y Robustez de los Modelos

Implementar pruebas de validación para evaluar la calidad de los modelos.
Identificar y corregir posibles sesgos en los algoritmos.
Asegurar el cumplimiento de las buenas prácticas (reproducibilidad, documentación).
Optimizar los modelos para producción (latencia, escalabilidad).

4. Innovar y Monitorear los Avances Tecnológicos

Seguir los últimos avances en ciencia de datos y machine learning.
Evaluar nuevos enfoques algorítmicos (nuevos modelos, técnicas).
Proponer mejoras a las soluciones existentes.
Participar en formaciones y conferencias para mantenerse actualizado.

5. Contribuir a la Mejora Continua

Compartir las buenas prácticas con el equipo.
Mentorizar a los data scientists juniors en temas técnicos.
Participar en revisiones de código y discusiones técnicas.
Contribuir a la documentación técnica y al conocimiento colectivo.

Ejemplos de Logros Concretos

Desarrolló un modelo de predicción de churn, mejorando la retención de clientes en un 15%.
Optimizó un algoritmo de clasificación, reduciendo los errores en un 20%.
Creó un sistema de scoring para la evaluación de riesgos, mejorando la precisión en un 25%.
Automatizó un pipeline de procesamiento de datos, reduciendo el tiempo de cómputo en un 30%.
Implementó una solución de NLP para el análisis de feedback de clientes, aumentando los insights en un 40%.