Data Scientist Senior

Descripción Oferta

Desarrollar modelos predictivos, segmentación, propensión y optimización de dotaciones AWS (Amazon SageMaker, Athena, Redshift, QuickSight)

1. Diseñar, desarrollar y validar modelos predictivos (riesgo clínico, readmisión hospitalaria, demanda de servicios, churn, lifetime value) utilizando Amazon SageMaker (notebooks, training jobs, built-in algorithms) y técnicas de Machine Learning y estadística avanzada sobre datos clínicos y comerciales de Auna.
2. Construir modelos de segmentación de pacientes y clientes (por perfil clínico, comportamiento de uso, valor comercial, riesgo) sobre la infraestructura de AWS, utilizando SageMaker Processing, Athena y Redshift para el procesamiento a escala, y desplegando resultados en dashboards de Amazon QuickSight.
3. Desarrollar modelos de propensión (propensión a compra, uso de servicios, abandono, adherencia a tratamiento) desplegados como endpoints de inferencia en SageMaker, integrándolos con los sistemas de CRM y marketing a través de Lambda y API Gateway.
4. Realizar análisis exploratorio y descriptivo de datos clínicos, comerciales y operativos utilizando servicios de AWS (Athena, Redshift, Glue, S3), incluyendo análisis de demanda y optimización de dotaciones (dimensionamiento de personal asistencial y administrativo), identificando patrones, tendencias y oportunidades de mejora.
5. Colaborar con las áreas clínicas (Oncología, Cardio, Emergencias) y comerciales (Ventas, Marketing, Experiencia del Paciente) para entender sus necesidades analíticas, traducirlas en proyectos de ciencia de datos sobre AWS y comunicar resultados de manera clara y accionable.
6. Diseñar y ejecutar experimentos (A/B testing, pruebas de hipótesis, análisis causal) aprovechando la infraestructura de datos en AWS para medir el impacto de intervenciones clínicas y comerciales, proporcionando evidencia cuantitativa para la toma de decisiones.
7. Documentar metodologías, resultados y hallazgos en reportes y dashboards interactivos (Amazon QuickSight), asegurando la reproducibilidad de los análisis y facilitando la adopción de soluciones analíticas por los usuarios de negocio.

Requisitos Candidato/a

• • Estadístico, Matemático, Ing de Sistemas, Ing Industrial, Economista, Científico de la Computación.
• • Deseable: Maestría en Data Science, Estadística Aplicada, Econometría, Bioestadística o IA
• • Deseable: AWS Machine Learning Specialty, AWS Data Analytics Specialty, AWS Cloud Practitioner.
• • Mínimo 4 años en roles de ciencia de datos, análisis avanzado o investigación cuantitativa.
• • Mínimo 2 años en desarrollo de modelos predictivos, segmentación o propensión en producción.
• • Experiencia en optimización de dotaciones o dimensionamiento de personal
• • Experiencia con servicios de AWS para analytics y ML (SageMaker, Athena, Redshift, S3, Glue).
• • Experiencia en análisis de datos clínicos y/o comerciales (sector salud, seguros, retail o banca).
• • Deseable: Experiencia en el sector salud (hospitales, clínicas, aseguradoras de salud, healthtech)
• • Inglés avanzado

Proceso de Selección

El proceso de selección se realiza a través de Aira - plataforma de reclutamiento diseñado para mejorar tu experiencia de postulación.

Para postular solo necesitas:

1. Postular a la oferta
2. Revisar tu email
3. Ingresar a Aira y contestar las preguntas y/o pruebas solicitadas

Luego, si vemos que tu perfil se ajusta a lo que estamos buscando, te contactaremos por email (a través de Aira) para seguir a la etapa presencial.

Sobre Nosotros

Auna es una organización líder cuyo compromiso principal es llevar salud y bienestar a sus afiliados y pacientes. Buscamos la innovación constante para brindar soluciones de salud con altos estándares de calidad y accesibles para todos.
Tenemos presencia en Perú, Colombia y México y contamos con más de 14,500 colaboradores.
En Auna trabajamos con un modelo de cuidado integral de salud centrado en las personas, el pilar más importante de nuestra misión.

Nuestros Beneficios

• Seguro médico
• Capacitaciones y cursos
• Actividades wellness
• Subsidio de almuerzo
• Descuentos en productos