Especialista en Ciencias de Datos

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Objetivo del puesto

Responsable del desarrollo de modelos analíticos avanzados para resolver problemas de negocio, utilizando técnicas de machine learning, estadística y programación.

Experiencia laboral y educación

Egresado de las carreras de Ing. Informática / Análisis de Sistemas, Economía / Administración, Matemática / Estadística o afines. Cursos, certificaciones o licencias en Ciencias de datos o afines.
5 años de experiencia en análisis de datos, modelado predictivo y descriptivo, modelado estadístico o de econometría.
Participación en proyectos de BI/DWH, preferiblemente en la industria de telecomunicaciones.
Experiencia trabajando con grandes conjuntos de datos, simulación / optimización.

Conocimientos Específicos

Dominio de Python/R, SQL y librerías de ML (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, etc.).

Experiencia en proyectos de modelado (ej. churn, scoring, segmentación).

Conocimiento de herramientas como Databricks, Jupyter, Git, MLflow (deseable).

Alta capacidad analítica. Conocimientos en análisis exploratorio / cuantitativo de datos, modelado descriptivo / predictivo y prescriptivo. Conocimientos en Deep learning / IA. Análisis de datos financieros y comerciales.
Bases de datos Oracle / PLSQL o SQL Server / T-SQL. (Deseable) Spark, / Hadoop. (Deseable) Conocimientos en lenguajes Python o R.
Experiencia con Integration Services, Analysis Services o herramientas afines. (Deseable)

Excel avanzado. (Deseable)

Inglés intermedio. (Deseable)

Responsabilidades y tareas relevantes

- Construir modelos predictivos y prescriptivos aplicados a casos reales del negocio.

- Realizar análisis exploratorios y diseño de features.

- Validar modelos con métricas de performance (AUC, F1, RMSE, etc.).

- Comunicar resultados técnicos de forma clara a audiencias no técnicas.

- Colaborar con stakeholders (negocio, producto, tecnología) para entender los objetivos, restricciones y requerimientos del problema.

- Traducir necesidades del negocio en preguntas analíticas claras y medibles.

- Evaluar la viabilidad de aplicar soluciones basadas en datos y estimar su impacto esperado.

- Identificar fuentes de datos relevantes (internas y externas).

- Desarrollar procesos de ETL (Extract, Transform, Load) para integrar los datos necesarios.

- Realizar limpieza de datos (manejo de valores faltantes, outliers, codificación de variables).

- Generar features (ingeniería de variables) relevantes y adecuadas al problema

- Diseño y desarrollo de modelos analíticos. Seleccionar y aplicar algoritmos de machine learning adecuados. Evaluar la necesidad de usar modelos estadísticos tradicionales, frente a modelos más complejos (XGBoost, redes neuronales, etc.).

- Ajustar y optimizar hiperparámetros para mejorar el desempeño del modelo. Aplicar técnicas de validación cruzada y evitar sobreajuste.

- Evaluación y validación del modelo. Definir y utilizar métricas de evaluación relevantes (precisión, recall, F1-score, ROC-AUC, RMSE, etc.). Realizar pruebas A/B si corresponde para validar el impacto del modelo en condiciones reales. Comunicar limitaciones y supuestos del modelo a las partes interesadas

- Implementación y monitoreo. Colaborar con equipos de ingeniería de datos y desarrollo para la puesta en producción de los modelos. Desarrollar scripts automatizados o pipelines de machine learning (MLOps). Monitorear el rendimiento del modelo en producción y realizar reentrenamientos cuando sea necesario.

- Documentación y comunicación. Documentar el desarrollo del modelo, decisiones técnicas y resultados obtenidos. Comunicar de forma clara y accesible los resultados y hallazgos a perfiles no técnicos. Preparar visualizaciones y dashboards para explicar insights y desempeño del modelo.

- Actualización continua y mejora. Mantenerse actualizado en tendencias de machine learning, ciencia de datos y herramientas. Proponer nuevas metodologías, tecnologías o modelos que puedan mejorar los procesos analíticos de la empresa. Participar en revisiones de código y aprendizaje en equipo.

Tigo is a company committed to the digital transformation of Paraguay through innovative products and services. We have a clear purpose: to build digital networks that connect people, improve lives and develop our communities. Since 1992, we have sought to transform lives, accelerating the deployment of our high-speed data networks and significantly increasing access to digital highways for millions of people who are today taking advantage of the new digital economy. At the heart of this transformation is our Tigo people, a group of committed and talented individuals who are the DNA of our company, which we proudly call Sangre Tigo. Our Sangre Tigo moves us to work together for our purpose, to be innovative and agile, transparent and responsible, to place our clients at the center of everything we do, to be engines of positive change. Our strong work culture has been recognized by the “Great Place To Work® institute since 2012, forming part of the local ranking of the best companies to work for in Paraguay.

Millicom | Tigo is proud to be an Equal Employment Opportunity employer committed to a diverse workforce and nondiscrimination policy in all aspects of employment. We provide equal opportunity and access for all persons, without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, age, disability, status as a disabled veteran or other protected veteran, or any other protected characteristic, in all phases of the employment process and in compliance with applicable federal, state, and local laws and regulations.