Data Scientist - Hybrido

Tareas del cargo• Construir y administrar la base de datos central del grupo (PostgreSQL o equivalente) y los pipelines ETL que la alimentan desde Excel de producción, un ERP heredado en dBase, sensores, alimentadores automáticos y liquidaciones de empacadoras.• Limpiar, validar y conciliar los datos de producción de cinco camaroneras, y cargarlos en la plataforma de gestión acuícola que usa el grupo.• Analizar con estadística aplicada (correlaciones, comparaciones con tamaño de efecto, regresión validada) y construir los modelos con los que se decide: proyección de peso y biomasa a cosecha, densidad de siembra, momento de transferencia y de cosecha, pruebas A/B de alimentos y proveedores.• Descomponer costos y márgenes por ciclo y comparar empacadoras y proveedores para respaldar negociaciones.• Entregar dashboards, reportes en Excel y automatizaciones en Google Sheets para gerencia, accionistas y técnicos de campo.• Ser la contraparte técnica del grupo ante el equipo de software que desarrolla su sistema de gestión de producción, para que sus hallazgos se implementen como funcionalidad.
Requisitos obligatorios• Título en física, matemática, estadística, ciencias de la computación, ingeniería u otro campo cuantitativo.• 3 o más años de experiencia en análisis de datos, ingeniería de datos o inteligencia de negocio.• Haber diseñado y administrado al menos una base de datos relacional en producción, no solo consultado bases de otros.• Python avanzado (pandas, numpy) y SQL avanzado (PostgreSQL o equivalente).• Estadística inferencial aplicada, con ejemplos concretos: pruebas de hipótesis, ANOVA, regresión con validación, intervalos de confianza.• Experiencia construyendo pipelines ETL/ELT sobre fuentes desordenadas: Excel irregulares, sistemas heredados, exportaciones de sensores.• Dashboards y reportes para audiencias no técnicas (Power BI, Looker Studio, Plotly o similares) y Excel avanzado.• Inglés técnico de lectura (documentación, librerías, mensajes de error). No se requiere inglés conversacional.• Residencia en Guayaquil o alrededores, con disponibilidad para 1 a 2 días presenciales por semana en oficina o en finca.• Disponibilidad a tiempo completo.
Deseables• Experiencia en acuicultura, agroindustria o producción animal; camarón blanco (Litopenaeus vannamei).• Migración o integración de sistemas heredados (dBase, Visual FoxPro, ERPs locales) y datos de sensores o IoT.• Machine learning aplicado: boosting, random forest, series de tiempo.• Docker, Git, FastAPI, Google Apps Script, VBA; despliegue en GCP, AWS o Azure.• Uso profesional de asistentes de IA y LLMs en el trabajo diario.