Práctica Data Science in RetailCompass

RetailCompass® es una empresa de productos digitales que desarrolla herramientas de inteligencia de negocios para el retail digital. Contamos con tecnología del más alto nivel para extraer, procesar y transformar grandes volúmenes de datos en información digerida para la toma de decisiones.

Todo esto es posible gracias a que contamos con el mejor talento disponible. Innovamos para empoderar a las personas que trabajan con nosotros: entregándoles herramientas, dando contexto, declarando expectativas claras y alineando los objetivos del negocio con los logros profesionales que quieren obtener cada uno.

En RetailCompass las personas están en el centro. Para nosotros no son un número más. Aquí todos tenemos una voz y un espacio para crecer.

Formarás parte del equipo de Data Science, integrado por profesionales apasionados por la innovación tecnológica y comprometidos con la excelencia. Este equipo será tu soporte principal, proporcionándote acceso a los datos y acompañamiento en cada etapa, desde la fase inicial de prototipado hasta la implementación de soluciones escalables.

Tu rol como Data Scientist Practicante 🎯 Tendrás un rol clave en proyectos orientados a mejorar y automatizar procesos mediante técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial. Participarás en el desarrollo de soluciones que permiten automatizar decisiones relacionadas con el matching de productos entre plataformas de retail digital de Latinoamerica.

Tus responsabilidades 📈

• Diseñar y desarrollar soluciones basadas en IA para clasificación y validación automática de matching de productos.
• Medir, registrar y analizar métricas relacionadas con la efectividad y rendimiento de los modelos implementados.
• Proponer mejoras continuas a los procesos automatizados.
• Investigar e implementar métodos avanzados de extracción de atributos de productos desde sus páginas web.
• Colaborar estrechamente con tu equipo en la creación y optimización de algoritmos enfocados en clasificación, matching y reconocimiento de entidades.

• Conocimientos sólidos en matemáticas, estadística y probabilidad (idealmente adquiridos durante tu formación académica).
• Manejo intermedio de Python (experiencia demostrable en proyectos académicos, personales o prácticas).
• Comprensión del ciclo completo de desarrollo de modelos de ML/IA (selección de features, entrenamiento, validación, implementación, monitorización y mejora continua).
• Excelente capacidad de comunicación y actitud proactiva para compartir aprendizajes.

• Manejo básico de SQL para consultas en bases de datos.
• Conocimientos en control de versiones con Git.

• Realizar tu práctica en un ambiente multicultural, buena onda y con muchas posibilidades de aprender.
• Trabajar remoto desde donde quieras.