Data Scientist Junior o Semi Senior para Aerolínea in Magnet

Magnet es una empresa de ingeniería enfocada en usar software para entregar soluciones de alta calidad a los problemas de nuestros clientes. Nos gusta entender sus procesos y su negocio para así entregarles el máximo valor posible.

Hace 12 años comenzamos desarrollando pequeñas plataformas de software, pero hoy trabajamos en grandes proyectos, como gestionar las limitaciones operacionales de una aerolínea completa o digitalizar el proceso de migraciones de un país.

Si bien somos bastante exigentes en términos técnicos, ya que tenemos un gran enfoque en la ingeniería, también nos dedicamos a pasarlo bien cada vez que podemos. En ese sentido, nos esforzamos muchísimo en tener una cultura abierta, que le permita a todas/os crecer profesionalmente y sentirse bien en su trabajo, no solo porque entendemos que entregar productos de calidad está directamente relacionado a un equipo feliz, si no que porque ese es el tipo de empresa que decidimos formar.

¡Estamos en búsqueda de un Data Scientist Junior o Semi-Senior para Aumento de equipo en una Aerolínea!

Necesitamos a alguien que sea capaz de gestionar y analizar grandes volúmenes de información con la finalidad de organizarla y presentarla, facilitando el proceso de toma de decisiones a nivel táctico y operativo de una aerolínea. A su vez, facilitar la eficiencia de las operaciones mediante el uso de la información a través del adecuado uso de herramientas tecnológicas y lenguajes de programación que permitan un óptimo manejo y visualización de los datos.

Responsabilidades y habilidades

• Ser capaz de manejar grandes volúmenes de datos, a través de procesos que impliquen extraerlos, transformarlos y cargarlos (ETL) en bases de datos o plataformas analíticas (SQL, NoSQL, Hadoop y/o Spark).
• Tener un buen manejo de modelos predictivos y análisis avanzado (Machine Learning), para realizar predicción de demanda, optimización de precios, mantenimiento predictivo y optimización de rutas.
• Ser capaz de realizar análisis de clientes; a través de procesos que impliquen segmentación y personalización, y análisis sobre aspectos de su satisfacción, retención y fidelización.
• Gestionar óptimamente la información de logística y operaciones, a través de procesos como análisis de capacidad, equipaje y personal.
• Ser capaz de comunicar insights a diferentes áreas, traducirlos en acciones y tomar decisiones respaldadas por datos.
• Tener un adecuado manejo de las herramientas y tecnologías adecuadas, como lenguajes de programación (Python, R, SQL y conocimiento en frameworks de machine learning), herramientas de visualización (Tableau, Power BI o herramientas internas para presentar y comunicar hallazgos) y cloud computing (AWS, Azure o Google Cloud).

Mínimos

• Título de Ingeniería Civil Informática, Ingeniería en Computación o afines.
• Títulos y/o certificaciones que acrediten estudios en Data Science.
• 1 a 3 años de experiencia verificable como Data Scientist.

Deseables

• Tener conocimientos del negocio de aerolíneas, como regulaciones y seguridad, factores externos (clima, economía, eventos globales) y costos de combustible.
• Experiencia trabajando en aerolíneas.
• Conocimiento en Machine Learning (ML).

Nos esforzamos en crear un ambiente de trabajo y una cultura que potencie a nuestro equipo. Tenemos una organización horizontal en la que hay espacio para el aporte de todos al tomar decisiones. Fomentamos una cultura abierta para tener feedback constante por parte del equipo y así mejorar cuando nos equivocamos.

Celebramos los cumpleaños y planificamos actividades de encuentro de equipo durante el año. También el equipo ha creado varios "clubes secretos" que organizan actividades por su cuenta (after office, salidas al cine, etc).

Además:

• Seguro complementario de salud, dental y catastrófico.
• Descuentos en farmacias y convenios con instituciones.
• Espacios de capacitación, con acceso a cursos y material.
• Inducciones para asumir tus responsabilidades.
• Soporte práctico y teórico, al cual podrás acudir en cualquier momento.
• Actividades anuales, como el aniversario y el paseíto de fin de año.