Resumen: Buscamos un Científico de Datos Senior para diseñar e implementar soluciones de apoyo a la toma de decisiones para problemas complejos de planificación de carga y redes, mediante técnicas de optimización y análisis de datos. Aspectos destacados: 1. Diseñar e implementar modelos de optimización para la planificación de carga y redes 2. Desarrollar soluciones robustas en Python para la toma de decisiones operativas 3. Colaborar con los equipos de operaciones, producto e ingeniería Cliente: Nuestro cliente es una aerolínea líder en América Latina, centrada en facilitar decisiones basadas en datos y ofrecer operaciones de carga eficientes y confiables en toda la región. Descripción del proyecto: El proyecto se centra en desarrollar soluciones avanzadas de optimización y análisis para respaldar los procesos de planificación de carga y redes. El trabajo implica traducir restricciones operativas reales en modelos matemáticos y sistemas listos para producción, utilizados por los equipos de planificación y operaciones. Descripción del puesto: Buscamos un Científico de Datos Senior con sólida experiencia en optimización, encargado de diseñar e implementar soluciones de apoyo a la toma de decisiones para problemas complejos de planificación de carga y redes. Combinarás modelado de optimización, análisis de datos y buenas prácticas de ingeniería de software para construir sistemas escalables y fiables que respalden la toma de decisiones operativas en un entorno impulsado por datos. Tecnologías utilizadas: Python, SQL, programación entera mixta, programación con restricciones (CP SAT), solvers de optimización, pipelines de datos, seguimiento de experimentos, frameworks de registro (logging), bibliotecas de visualización, plataformas de datos en la nube * Responsabilidades: Analizar problemas de planificación de carga y redes mediante técnicas de análisis de datos y optimización * Diseñar e implementar modelos de optimización utilizando programación entera mixta y programación con restricciones * Traducir reglas y restricciones operativas en formulaciones matemáticas validadas * Resolver problemas de programación y rutas con ventanas temporales, límites de capacidad y restricciones operativas * Aplicar heurísticas y técnicas de escalado, como inicializaciones cálidas (warm starts) y descomposición, para problemas a gran escala * Realizar análisis exploratorio de datos para garantizar la calidad, coherencia y correcta integración de los datos * Diseñar experimentos con hipótesis claras y resultados reproducibles * Desarrollar soluciones robustas en Python con estructura modular y pruebas automatizadas * Construir pipelines reproducibles con registro (logging), trazabilidad y control de versiones * Crear visualizaciones que apoyen la comprensión operativa, como cronogramas y diagnósticos de infactibilidad * Colaborar con los equipos de operaciones, producto e ingeniería para refinar modelos y soluciones * Comunicar el comportamiento del modelo, sus compensaciones (trade offs) y limitaciones a partes interesadas técnicas y comerciales * Requisitos: Al menos cinco años de experiencia en ciencia de datos, optimización o investigación de operaciones * Experiencia práctica en programación entera mixta y/o programación con restricciones (CP SAT) * Experiencia resolviendo problemas de programación, rutas o optimización de redes * Excelentes habilidades en Python con buenas prácticas de ingeniería de software, incluyendo pruebas y diseño modular * Fuertes habilidades de análisis de datos, incluyendo análisis exploratorio de datos y validación de datos * Experiencia construyendo pipelines analíticos u optimizados reproducibles * Excelentes habilidades en SQL y experiencia integrando múltiples fuentes de datos * Experiencia escalando modelos de optimización mediante heurísticas o enfoques de descomposición * Experiencia trabajando en entornos ágiles de entrega * Excelentes habilidades comunicativas para colaborar con partes interesadas técnicas y no técnicas * Dominio fluido del español y competencia intermedia en inglés * Deseable: Experiencia en los sectores de carga, aerolíneas, logística o transporte * Conocimiento de restricciones relacionadas con planificación de flota, mantenimiento, hubs o capacidad * Experiencia con plataformas de datos basadas en la nube, como BigQuery o Dataflow * Formación en optimización combinatoria