Sr Data Scientist - Hybrid

Sobre Coderio
Coderio diseña y entrega soluciones digitales escalables para empresas globales. Con una base técnica sólida y una mentalidad orientada al producto, nuestros equipos lideran proyectos de software complejos desde la arquitectura hasta la ejecución. Valoramos la autonomía, la comunicación clara y la excelencia técnica. Colaboramos estrechamente con equipos y socios internacionales, construyendo tecnología que genera impacto.

🌍 Más información: http://coderio.com

Beneficios

• Modalidad Híbrida: Esquema 4x1 en Santiago de Chile.
• Compromiso a largo plazo en proyectos de alta visibilidad e impacto.
• Cultura orientada a la ingeniería moderna, autonomía técnica y buenas prácticas.
• Equipo multidisciplinario colaborativo y liderazgo técnico sólido.
• Oportunidades de aprendizaje continuo y desarrollo profesional dentro de Coderio.

¿Por qué unirte a Coderio?
En Coderio valoramos el talento y la excelencia técnica. Ofrecemos un entorno inclusivo, desafiante y con oportunidades reales de crecimiento profesional. En este rol tendrás la oportunidad de liderar técnicamente la evolución de una plataforma de datos moderna (lakehouse, DuckDB, Dagster, GCP, IA) y resolver desafíos de escala y confiabilidad en un entorno dinámico. Si te motiva construir soluciones robustas con impacto real en el negocio, ¡te estamos buscando!

We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.

Qué buscamos
Buscamos Data Scientist para sumarse al equipo de Analítica Avanzada / Datos Retail de uno de nuestros clientes líderes en retail de moda (con decenas de tiendas propias y múltiples marcas), en modalidad híbrida en Santiago de Chile.
En este rol reportarás al Chief Digital Officer y trabajarás codo a codo con el Data Lead, Data Engineer y las gerencias Comercial y Logística para transformar tres decisiones operativas críticas del negocio en modelos optimizados de alto impacto: la previsión probabilística de demanda por SKU y tienda, la derivación dinámica de la curva óptima de reposición (mínimos y máximos) desde el centro de distribución, y la estrategia de precios con análisis de elasticidad e inferencia causal para optimizar el markup inicial y las rebajas de temporada. Todo esto sobre una plataforma de datos ya construida en arquitectura Medallion en producción con BigQuery sobre la capa Silver.

Responsabilidades:

• Previsión de Demanda (Caso Base): Construir pronósticos probabilísticos por el grano donde haya señal real. Corregir la censura en los datos resolviendo el problema técnico central: separar la venta registrada de la demanda real ajustando por historial de stockout/quiebres. Desagregar de forma consistente mediante curvas de talla y color.
• Optimización de Reposición: Derivar las curvas de stock mínimo (demanda esperada durante el lead time + ciclo de revisión) y máximo (utilizando cuantiles altos de la distribución) para que el stock de seguridad se ajuste dinámicamente a la incertidumbre.
• Optimización de Precios & Inferencia Causal: Estimar elasticidad para alimentar el markup inicial y gatillar rebajas en temporada. Superar el sesgo de confusión causal en datos observacionales mediante el diseño y ejecución de experimentos/pruebas A/B en grupos comparables de tiendas.
• El Loop de Medición: Generalizar y sistematizar la medición permanente del resultado operacional de las decisiones (días a nuevo quiebre, sell-through y stock muerto al final del ciclo de vida).
• Aporte al Harness de IA: Especificar fórmulas determinísticas, intervalos y supuestos exactos para las herramientas (tools) que invoca la IA corporativa, garantizando que cualquier cifra generada por IA sea auditable y tenga respaldo.
• Método y Comunicación: Definir protocolos estrictos de validación (partición temporal ciega, baselines explícitos, métricas adecuadas sin contaminación), documentar supuestos/límites y comunicar los resultados de forma clara a las gerencias Comercial y Logística.

Requisitos:

• Forecasting Aplicado en Producción: Experiencia comprobable en modelos de series de tiempo en entornos de producción.
• Demanda Intermitente: Dominio del tratamiento de series con alta presencia de ceros y conocimiento de alternativas cuando ARIMA/ETS fallan (Croston, TSB, agregación temporal).
• Pronóstico Probabilístico: Manejo de cuantiles y distribuciones de probabilidad para la toma de decisiones con incertidumbre.
• Validación Rigurosa & Métricas: Dominio de backtesting honesto y selección de métricas adecuadas.
• Python & SQL Analítico: Python sólido orientado a código ejecutable por orquestadores y SQL avanzado para interactuar directamente con marts de decenas de millones de filas.
• Comunicación & Criterio: Habilidad para traducir hallazgos técnicos a un lenguaje claro para usuarios de negocio, rigurosidad para medir con datos y capacidad de adaptación ante la reprioritización.

Será un plus:

• Inferencia Causal & Diseño de Experimentos: Manejo de variables confusoras, controles, diseño cuasi-experimental y pruebas A/B a nivel de grupos de tiendas (tamaño de muestra, potencia).
• Forecast Jerárquico & Reconciliación: Experiencia pronosticando a alto nivel y desagregando de forma consistente.
• Optimización Matemática: Programación lineal/entera para la asignación de stock escaso.
• Modelos Fundacionales & BigQuery ML: Uso de modelos pre-entrenados para series de tiempo (TimesFM o similares) o entrenamiento dentro del motor analítico en Google Cloud.
• Dominio de Retail / Consumo Masivo: Comprensión de estacionalidad, temporadas, colecciones, curvas de talla, sell-through, markdowns y OTB.
• Orquestación: Manejo de Dagster u otros orquestadores para la ejecución automática de modelos.