Científico de Datos Senior - Oportunidad Remota para Residentes en Estados Unidos

SOBRE NOSOTROS

¿Tienes pasión por la educación superior? ¿Quieres tener un impacto positivo en el proceso de admisión a la universidad? Nuestro personal ayuda a eliminar barreras y anima a los estudiantes a forjar su camino hacia un futuro mejor. Common App es una organización nacional sin fines de lucro dedicada a la búsqueda de acceso, equidad e integridad en el proceso de admisión a la universidad. Cada año apoyamos a más de 1 millón de estudiantes, un tercio de los cuales son de primera generación, cuando se postulan a nuestras más de 900 universidades y colleges miembros, utilizando la solicitud en línea gratuita de Common App.

Si eres un profesional experimentado en Ciencias de Datos y quieres formar parte de una organización sin fines de lucro con una misión, Common App puede ser una excelente opción para ti. Common App actualmente está buscando un Senior Data Scientist.

RESPONSABILIDADES

La posición de Senior Data Scientist tiene la responsabilidad de ayudar a construir la función de investigación y análisis de la organización. Reportando al Director de Ciencias de Datos, Análisis e Investigación, el individuo estará involucrado en todos los aspectos de la función de investigación, incluyendo la producción de productos de investigación orientados al exterior, la gestión de asociaciones de investigación externas y la investigación aplicada en apoyo de las iniciativas de Common App. El Senior Data Scientist aplicará una formación avanzada y experiencia en Ciencia de Datos, metodología de investigación y visualización de datos para ejecutar la agenda de investigación y desplegar productos que apoyen el compromiso de Common App con el acceso y la equidad en todas las áreas funcionales de la organización. También colaborarán de cerca con nuestros equipos de Comunicaciones y Liderazgo para maximizar el impacto de nuestros productos de investigación dirigidos al público y a los electores, apoyando el compromiso estratégico con otros líderes de pensamiento, medios de comunicación y otros electores.

Requisitos

CALIFICACIONES

Este rol requiere:

• Los candidatos deben vivir en los Estados Unidos.
• Grado universitario en una disciplina de ciencias sociales cuantitativas (por ejemplo, Política Pública, Economía, Política Educativa, Medición Educativa, Psicometría, Psicología Computacional, etc.) o campo cuantitativo relacionado (por ejemplo, Ciencia de Datos, Estadística)
• Al menos 4 - 6 años de experiencia relacionada con al menos 2 años de experiencia trabajando entre los siguientes dominios funcionales: investigación de ciencias sociales cuantitativas descriptivas o causales, informes y análisis de datos, visualización de datos, minería de datos y/o inspección/limpieza de la calidad de los datos.
• Manipulación de datos fluida y codificación con SQL y/o R.
• Experiencia trabajando con y validando datos imperfectos.
• Experiencia gestionando análisis para conjuntos de datos a gran escala e interconectados (por ejemplo, gestión de memoria, computación paralela, lógica de unión compleja, etc.)
• Experiencia con estadísticas descriptivas e inferenciales.
• Experiencia con visualización de datos (Tableau, R preferidos).
• Experiencia trabajando con el Centro Nacional de Estadísticas de Educación, Censo, College
• Tarjeta de puntuación, Clearinghouse Nacional de Estudiantes, Sistema de Datos de Educación Postsecundaria Integrado y otros conjuntos de datos públicos relevantes para la educación.
• Comprensión del contexto estratégico del papel de Common Application en la industria de la educación superior.
• Trabajo de proyectos significativo y experiencia en traducir exitosamente insights de fuentes de datos a gran escala en acciones comerciales o servicios de productos.
• Sólidas habilidades interpersonales y de servicio.
• Habilidad comprobada para comunicar datos y hallazgos de investigación a audiencias no técnicas.
• Capacidad para trabajar eficazmente en un ambiente colaborativo y diverso.
• Competencia o experiencia con al menos uno de los siguientes dominios: metodologías de procesamiento de lenguaje natural (especialmente modelos de lenguaje a gran escala), análisis y modelado predictivo, metodología y análisis de encuestas, sistemas de recomendación basados en datos y/o análisis de agrupación (por ejemplo, análisis de perfil latente, análisis de clase latente, etc.).

El candidato ideal poseerá:

• Grado avanzado en una disciplina de ciencias sociales cuantitativas (por ejemplo, Política Pública, Economía, Política Educativa, Medición Educativa, Psicometría, Psicología Computacional, etc.) o campo cuantitativo relacionado (por ejemplo, Ciencia de Datos, Estadística)
• Al menos 4 - 6 años de experiencia relacionada con al menos 3 años de experiencia trabajando entre los siguientes dominios funcionales: investigación de ciencias sociales cuantitativas descriptivas o causales, informes y análisis de datos, visualización de datos, minería de datos y/o inspección/limpieza de la calidad de los datos.
• Experiencia con servicios de computación en la nube AWS (por ejemplo, Sagemaker, S3, Athena, Redshift).
• Pasión y experiencia en la educación superior.
• Experiencia trabajando con marcos ágiles para la colaboración interfuncional centrada en productos.

Beneficios

Common App es un entorno virtual en primer lugar. Valoramos el tiempo y esfuerzo de nuestros empleados. Nuestro compromiso con tu éxito se ve reforzado por nuestro competitivo salario y un amplio paquete de beneficios que incluye:

• Tiempo libre remunerado
• Cuidado de la salud
• Compensación adicional
• Oportunidades de crecimiento futuro dentro de la organización

Trabajamos para mantener el mejor ambiente posible para nuestro personal, donde las personas pueden aprender y crecer. Nos esforzamos por proporcionar un ambiente diverso, colaborativo, orientado al equipo y creativo, donde cada persona se siente animada a contribuir a nuestros procesos, decisiones, planificación y cultura.

CÓMO APLICAR

Para solicitar esta oportunidad, envía tu currículum y carta de presentación con tus expectativas salariales.