Data Scientist

Estamos en la búsqueda de este puesto para que sea nuestro representante frente a una empresa del rubro de seguros.

🎯 ¿Qué buscamos en ti?

• Profesional universitario o técnico de Ingeniería de Sistemas, Informática o carreras afines.
• Experiencia de 3 años a más como Data Scientist.
• Formación en ciencias de la computación, estadística, matemáticas, ingeniería o carreras afines, con especialización en Data Science o Machine Learning.
• Experiencia comprobada (3+ años) en desarrollo de modelos de machine learning, deep learning y modelos estadísticos aplicados a negocio, idealmente modelos de propensión.
• Conocimiento avanzado de Python, librerías de ML/estadística (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Statsmodels) y experiencia en fine-tuning y prompt engineering de modelos fundacionales.
• Manejo avanzado de SQL y bases de datos relacionales para extracción, limpieza, homologación y creación de variables.
• Experiencia en la implementación, seguimiento y control de modelos en producción, y capacidad de traducir insights analíticos en recomendaciones accionables para el negocio, en particular ventas.
• Experiencia previa en el sector seguros o servicios financieros.
• Conocimiento de plataformas cloud (AWS, Azure, GCP) para el despliegue de modelos y de metodologías de value management.
• Certificaciones en machine learning o IA generativa, y experiencia trabajando bajo esquemas ágiles con equipos multidisciplinarios de datos y negocio.

Funciones:

• Diseñar y desarrollar modelos de analítica avanzada (machine learning, deep learning y GenAI) combinando ciencias de la computación, estadística y matemáticas, para resolver problemas de negocio específicos.
• Entrenar y ajustar modelos fundacionales (como GPT o BERT) mediante fine-tuning o prompt engineering, para tareas de NLP, generación de texto y análisis semántico.
• Ejecutar los proyectos analíticos priorizados, convirtiendo grandes volúmenes de datos en insights de utilidad y desarrollando modelos estadísticos alineados al objetivo de cada análisis.
• Apoyar la implementación, el seguimiento y el control de los modelos en producción, aplicando value management antes y después del desarrollo técnico-estadístico.
• Coordinar y validar la base de datos e información necesaria para cada análisis, realizando limpieza, homologación y creación de variables, e investigar métodos y algoritmos de estado del arte para apoyar a las distintas áreas del negocio con soluciones data driven.

💡 Beneficios exclusivos

• Horario: Lunes a Viernes de 9:00 am a 6:30 pm
• Modelo de trabajo: Híbrido-2 veces a la semana presencial-San Isidro.
• EPS cubierto al 100% en Plan Base
• Udemy acceso total
• Línea de Carrera
• Kit ergonómico para laborar desde casa

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