**Título:** Científico de Datos \- Calidad de Datos **Misión** Cada consumidor del planeta realiza compras en uno de tres lugares: en línea, en grandes tiendas minoristas o en pequeños comercios locales. Paradójicamente, el canal comercial más grande es, con diferencia, el humilde comercio tradicional. Sin embargo, sigue siendo fragmentado, fuera de línea y opaco. Native es el primer sistema de inteligencia avanzada diseñado para penetrar esta opacidad. Cada tienda analógica se digitaliza en un grafo dinámico donde el ruido se filtra en señales de baja latencia, transformando el antiguo mundo offline en inteligencia digital avanzada. Los líderes comerciales obtienen la precisión para ver lo que otros no pueden, tienda por tienda, obteniendo una ventaja decisiva en la toma de decisiones para ganar el mercado. Únete desde el inicio a la única plataforma diseñada para descifrar la economía analógica y convertirla en dominio operativo. **Valores del Talento** * **Alto Impacto:** Capacidad constante para alcanzar la productividad de 5\-10 personas mediante tenacidad, talento natural y fuerza de voluntad. * **Alta Iniciativa:** Sentido implacable de propiedad sobre los resultados, independientemente de las circunstancias, actuando con decisión para moldear el entorno en lugar de ser moldeado por él. * **Curiosidad con Disciplina:** Mentalidad orientada a la búsqueda de evidencias y mediciones sin caer en el bloqueo por análisis, con inclinación hacia la experimentación. * **Honestidad Intelectual:** Suficiente seguridad para actuar, suficiente humildad para estar siempre aprendiendo. **Rol** * **Responsable de los Datos:** Controlar todo el ciclo de vida de las tuberías de datos — ingesta, limpieza, estructuración y análisis de señales analógicas grandes, ruidosas y complejas. * **Operacionalizar IA:** Diseñar, entrenar e implementar modelos de ML/IA (incluyendo LLMs, sistemas predictivos y modelos de predicción de demanda) en entornos de producción. * **Ejecución con Velocidad:** Pasar del prototipo a la implementación con rapidez, fiabilidad y precisión medible. * **Modelar para el Impacto:** Construir sistemas que optimicen el rendimiento del control de calidad, reduzcan la latencia o entreguen inteligencia que impulse el crecimiento de clientes con apalancamiento operativo. * **Colaboración por Dominio:** Trabajar directamente con los equipos de Ingeniería, Producto y Comercial para asegurar que los modelos se traduzcan en resultados medibles, no en resultados académicos. * **Evolucionar la Plataforma:** Avanzar en la capa de inteligencia que hace comprensible y accionable el canal comercial más grande del mundo. El desempeño se evalúa en un solo eje: la velocidad, precisión y escala con que la ciencia de datos convierte señales analógicas fragmentadas en inteligencia comercial decisiva. **Requisitos** * **Talento innato:** Demostrar éxito comprobado en la construcción e implementación de sistemas de IA/ML que operan en producción a gran escala. * **Dominio técnico:** Profundo conocimiento de Python, R o SQL, sistemas distribuidos de datos y frameworks de ML (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch, Scikit\-learn, sktime, vetiver, tidymodels). * **Experiencia en Machine Learning:** Experiencia práctica en modelado predictivo, series temporales y algoritmos de pronóstico, tuberías de datos, validaciones de modelos y ajustes finos. Se valora la integración de LLMs para inferencia en tiempo real. * **Rigor Operativo:** Capacidad para entregar sistemas confiables bajo restricciones — recursos limitados, entradas ambiguas y plazos bajo alta presión. * **Conciencia Comercial:** Conocimiento de cómo los fabricantes y distribuidores de bienes de consumo masivo operan en el mercado, y cómo los datos se traducen en planificación de demanda, distribución y ejecución minorista. * **Velocidad y Precisión:** Preferencia por acciones decisivas, medida por la rapidez de implementación y la precisión del modelo en campo. * **Mentalidad de Explorador:** Manejo experto de conjuntos de datos complejos para encontrar oportunidades. Experto en análisis exploratorio detallado y técnicas descriptivas para entender el comportamiento del mercado y patrones no explorados. Se valora experiencia con herramientas de visualización de datos (por ejemplo, Matplotlib, Seaborn, Ggplot2, Echarts, etc.) * **Entrega de Valor Escalable:** Construir modelos que generen resultados repetibles, no análisis personalizados. * **Sin credencialismo:** Títulos, procedencias y certificaciones son irrelevantes. Lo que importa es la capacidad; ejecutores decisivos que operacionalicen IA y entreguen resultados de nivel de inteligencia.