Semi-Senior Data Scientist

Requisito obligatorio: residir fuera de Colombia Descripción del Rol: Semi-Senior Data Scientist El Semi-Senior Data Scientist será responsable de diseñar, desarrollar e implementar soluciones de analítica avanzada e inteligencia artificial con foco en generar un impacto directo y medible en el negocio. Este rol será clave en la ejecución de la estrategia del equipo de Datos, integrando modelos predictivos, prescriptivos y soluciones con IA generativa para potenciar la personalización, la eficiencia operativa y la toma de decisiones basada en evidencia. Adicionalmente, apoyará la democratización del uso de datos en la organización, colaborando estrechamente con las áreas de BI, Plataforma de Datos y stakeholders del negocio para asegurar una integración fluida de los productos analíticos. Esta persona trabajará en el equipo de Datos y Analítica y ejecutará técnicamente las iniciativas de ciencia de datos, aplicando mejores prácticas, metodologías agiles y estándares de calidad en cada entregable. Responsabilidades Clave Desarrollo de Soluciones de ML e IA: Diseñar, construir y desplegar modelos de machine learning e IA generativa, abarcando desde la formulación del problema analítico hasta su puesta en producción. Automatización y MLOps: Colaborar en la automatización de pipelines de entrenamiento e inferencia, garantizando soluciones eficientes, escalables y mantenibles en el tiempo. Evaluación y Monitoreo: Implementar procesos de evaluación continua para medir el desempeño de los modelos en producción, detectar degradaciones ( drift ) y generar alertas tempranas. Experimentación Aplicada: Diseñar e interpretar pruebas de hipótesis y experimentación (A/B testing, backtesting) para validar cuantitativamente el valor que aportan los modelos. Calidad y Ética: Garantizar que cada solución desarrollada sea explicable, escalable y cumpla con las mejores prácticas de ética en IA y normativas de la organización. Gestión de Casos de Uso: Asumir la ejecución técnica de los casos de uso de punta a punta, apoyando en su definición, diseño técnico y monitoreo post-despliegue. Traducción de Negocio a Datos: Traducir necesidades y desafíos operativos en soluciones analíticas accionables, comunicando los resultados con una narrativa clara ( storytelling ) hacia audiencias técnicas y no técnicas. Colaboración Multidisciplinaria: Trabajar de la mano con equipos de Producto, BI, Ingeniería de Datos, Growth y Riesgos para asegurar la adopción real de las soluciones. Habilidades y Experiencia Formación: Profesional en Estadística, Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas o disciplinas afines. Experiencia: Mínimo 3 años de experiencia trabajando activamente como Data Scientist en entornos de producción o corporativos. Dominio Técnico: Sólido dominio de Python y SQL para manipulación y modelado de datos. Manejo de plataformas cloud (preferiblemente AWS ) y herramientas para procesamiento a escala (Spark). Familiaridad y experiencia práctica con frameworks de ML (e.g., Scikit-Learn, XGBoost, TensorFlow/PyTorch). IA Generativa: Conocimiento práctico y aplicabilidad en modelos de lenguaje (LLMs), arquitecturas Transformer , embeddings o frameworks tipo LangChain/LlamaIndex. Nivel Técnico MLOps: Experiencia en integración continua y despliegue de modelos (CI/CD para ML, gestión de registros de modelos, feature stores ). Deseable en Banca/Fintech: Conocimientos o experiencia previa en casos de uso financieros: modelos de riesgo crediticio, segmentación de clientes, modelos de propensión/churn y prevención de fraude. Habilidades Blandas: Pensamiento analítico orientado al negocio, proactividad, buenas habilidades de comunicación técnica/no técnica y capacidad de trabajo colaborativo.