Científica / Científico de Datos (Bogotá)

Imagínate emprendiendo proyectos desafiantes, dinámicos e innovadores y siendo responsable de:

• Diseñar e implementar causal analysis frameworks usando Python para evaluar los efectos de proyectos, intervenciones e iniciativas, entregando impacto de negocio medible.
• Desarrollar, documentar y gestionar diagramas causales, por ejemplo DAGs, para modelar supuestos, identificar factores de confusión y respaldar análisis transparentes.
• Aplicar e innovar en métodos cuasi-experimentales como diferencia en diferencias, control sintético, variables instrumentales y matching, incluyendo métodos de propensity score.
• Construir, desplegar y mantener modelos bayesianos, por ejemplo PyMC, Bambi, Stan y modelos causales probabilísticos para cuantificar incertidumbre e inferir dependencias.
• Colaborar estrechamente con equipos de producto, finanzas y estrategia para traducir acciones de negocio en hipótesis testeables y apoyar la toma de decisiones. <...