Científico/a de Datos en Inferencia Causal

Evaluar análisis causales, diseño de experimentos, inferencia estadística, construcción de métricas y recomendaciones de decisión para preguntas de alto impacto sobre productos y políticas. Revisar estrategias de identificación, estimandos, supuestos de potencia, elecciones de muestreo y declaraciones de incertidumbre para verificar su validez estadística. Identificar confusión, sesgo de selección, filtración de información, ajuste posterior al tratamiento, contrafactuales débiles y conclusiones que exceden la evidencia. Proporcionar análisis de referencia que conecten una metodología rigurosa con decisiones en un lenguaje que las partes interesadas no especialistas puedan entender. Trabajo por contrato basado en proyectos, en remoto. El alcance y las horas dependen de la asignación a proyectos; el rango horario indicado se aplica al trabajo asignado.

Lo que buscamos

• Título de posgrado o experiencia equivalente en estadística, economía, bioestadística o un campo cuantitativo relacionado
• 7+ años aplicando experimentación, inferencia causal o modelado estadístico avanzado
• Experiencia en estrategia de identificación, sesgo, incertidumbre y comunicación de limitaciones