Data Scientist / Growth Analyst en NINEPLATES SPA | Torre

Data Scientist / Growth Analyst

Freelance
Recurrente
Provee tu compensación deseada mientras aplicas (o si necesitas más contexto, simplemente PREGUNTA).
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Remoto (para residentes de Chile)
Publicado hace alrededor de 1 hora

Responsabilidades


Título del Proyecto: Data Scientist / Growth Analyst (Consultoría 3 meses + Equity) - Marketplace Chile. Descripción: Buscamos un/a Data Scientist con enfoque en Growth para DOKUM, el primer marketplace geolocalizado de servicios gráficos en Chile. Estamos en Beta con 32 gestores territoriales y escalando a 346 comunas. No buscamos un programador puro; buscamos un estratega que transforme datos en crecimiento. Tu Misión: - Construir el motor analítico y predictivo de la plataforma. - Ser el cerebro detrás de las decisiones basadas en datos. - Trabajar de la mano con nuestro CTO y la Coordinadora de Métricas. Responsabilidades Clave: - Diseñar algoritmos para predecir Churn (abandono de locales) y demanda por comuna. - Analizar costos de insumos y recetas para sugerir precios óptimos. - Optimizar la asignación de pedidos (local más cercano, con mejor SLA y capacidad). - Medir CAC, LTV y construir dashboards predictivos para el equipo de ventas. - Cruzar datos geográficos (mapas de Lisbet) con ventas para predecir expansión. Requisitos: - 3+ años en Data Science, Analytics o Growth. - Dominio de Python/R, SQL y herramientas de BI (Power BI, Looker, Tableau). - Experiencia en modelos de Machine Learning aplicados a negocios (regresión, clustering, series de tiempo). - Mentalidad de negocio: no solo te gusta el dato, te gusta cómo el dato genera ventas. La Oferta (Modelo Híbrido): - Fase 1 (3 meses): Fee de consultoría mensual + Bono por KPIs (ej. modelo de Churn funcionando, dashboards entregados). - Fase 2 (Desde el mes 4): Contrato Full-Time + Acceso al 2% de Equity (Vesting 24 meses) para que seas socio de la inteligencia de DOKUM. Postulación: - Envíame un breve mensaje con un caso de éxito real (un modelo predictivo o análisis de datos que hayas hecho y el impacto en ventas/ahorro que generó) y tu pretensión de Fee mensual para la Fase 1. - Si no hablas de métricas, no es Data Science.
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