Data Scientist

En SMS estamos en búsqueda de un Data Scientist para formar parte de nuestro Staff en importante cliente del rubro seguros.

• Tener formación académica en STEM, Sistemas de Información, Estadística, o campos relacionados.
• Experiencia comprobable en Analítica avanzada,Ciencia de Datos y AI.
• Conocimientos para desarrollar diferentes etapas de una solución de AI/ML: PoC, MVP, Pilot, Producción
• Capacidad para trabajar en forma independiente.
• Experiencia en desarrollo de modelos de Machine Learning utilizando Python (preferiblemente en la nube) y manejo intermedio o avanzado de SQL.
• Nivel intermedio/avanzado de inglés (escritura, lectura y oratoria).
• Curiosidad por comprender el negocio y poder interactuar con áreas no técnicas.
• Habilidades para presentar resultados de manera clara y efectiva mediante la creación de presentaciones con su storytelling, visualizaciones, etc.
• Capacidad para trabajar en múltiples proyectos simultáneamente de forma metódica y disciplinada.
• Experiencia en entornos Agile/Scrum, preferiblemente usando Azure DevOps y GitHub.
• Stack tecnológico mandatorio: Python, Jupyter notebook, Git, SQL, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Pytorch.
• Experiencia en el uso de LLMs mediante prompting y APIs y su aplicación a casos de negocio
• Sólidos conocimientos de Prompt Engineer

Funciones

• Liderar proyectos de analítica avanzada, Machine Learning y AI.
• Colaborar con stakeholders y equipos multifuncionales para desarrollar e implementar soluciones basadas en datos.
• Desarrollar modelos estadísticos, analítica y algoritmos de Machine Learning utilizando Python y herramientas en la nube (Azure).
• Comunicar insights, resultados y recomendaciones a stakeholders no técnicos.
• Interactuar con áreas de negocio para comprender las necesidades y traducirlas en desarrollos técnicos.
• Mantenerte actualizado con los últimos avances en AI, Data Science y Machine Learning.
• Aplicar buenas prácticas de ingeniería de software como control de versiones e integración continua en el código de analítica; asegurar que los modelos de datos estén bien probados, documentados y mantenidos.
• Traducir requisitos de negocio en modelos de datos y análisis que ayuden a stakeholders a tomar decisiones estratégicas.
• Diseñar, prototipar, implementar y probar modelos descriptivos, predictivos, de forecasting y de inferencia

Modalidad: híbrida

Duración: 1 año con posibilidad de extensión.