Data Scientist

Buscamos un/a Data Scientist para incorporarse a un proyecto relevante dentro del sector asegurador, participando en iniciativas de Machine Learning, Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada con impacto directo en negocio., Trabajar con diferentes áreas para entender problemas de negocio y traducirlos en casos de uso de Data Science. . Explorar, preparar y analizar datos para identificar patrones y oportunidades. . Diseñar, desarrollar y validar modelos estadísticos y de Machine Learning. . Realizar feature engineering y evaluar diferentes aproximaciones de modelización. . Interpretar los resultados y traducirlos en conclusiones comprensibles y accionables para negocio. . Colaborar con otros perfiles de Data, Engineering y Tecnología para llevar los modelos hacia entornos productivos. . Participar en la evolución y monitorización de modelos una vez desplegados. . Trabajar dentro de un entorno tecnológico moderno de datos y analítica avanzada., Sobre todo, una persona con una buena base de Data Science y estadística, curiosidad por entender el negocio y ganas de construir soluciones que lleguen a utilizarse en el mundo real.

Experiencia profesional desarrollando proyectos de Data Science / Machine Learning. . Buenos conocimientos de estadística y modelización. . Experiencia con técnicas de Machine Learning supervisadas y/o no supervisadas. . Buen nivel de Python y SQL. . Experiencia trabajando con datos desde su exploración y preparación hasta la evaluación de modelos. . Capacidad para entender problemas de negocio y comunicar los resultados de manera clara. . Interés por participar en todo el ciclo de vida de una solución de Data Science y no únicamente en su fase experimental., Experiencia en sector Seguros o en otros sectores intensivos en datos como banca, fintech, telco, utilities o similares. . Experiencia con Databricks, PySpark o Apache Spark. . Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos. . Conocimientos de cloud y MLOps. . Experiencia con modelos ya desplegados en producción y su monitorización. . Conocimiento de problemáticas como fraude, pricing/riesgo, propensión, churn, segmentación, forecasting, recomendación o customer analytics.

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