DATA SCIENTIST JUNIOR O SEMI SENIOR PARA AEROLÍNEA

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.
Propósito del Cargo ¡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).
Requisitos 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).
Beneficios Seguro complementario de salud, dental y catastrófico.
Para tu cumpleaños te enviamos un brunchito para endulzar tu mañana.
Espacios de capacitación, con acceso a cursos y material para fomentar tu crecimiento como profesional.
Serie de inducciones que te prepararán para asumir tus responsabilidades.
Soporte práctico y teórico, al cual podrás acudir en cualquier momento.
Actividades anuales, como el asado del 18, aniversario de Magnet y el paseíto de principio a fin de año.
Participar semanalmente en un "Magnetoscopio", una actividad de capacitación donde alguien del equipo o un externo nos hace una charla sobre temas de interés, tanto técnicos (Manejo de Stakeholders, PRs 101/Calidad de código, Color y software, Conocimientos de IA, por ejemplo), como no técnicos (Cómo comprar un departamento, Hacer un mugcake en 3 minutos, El café - fuente de vida, por ejemplo).
También solemos usar esa hora para jugar en equipo a cosas como Gartic Phone, Among Us y Fall Guys.