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PROPÓSITO Desarrollar y aplicar modelos analíticos avanzados a través de la generación y análisis de la información de los negocios para mejorar la toma de decisiones estratégicas y generar valor para la organización. RESPONSABILIDADES Ciencia de Datos y Visión Artificial Diseñar, desarrollar y optimizar modelos de Machine Learning , Deep Learning y Visión Artificial para resolver problemáticas de negocio. Construir modelos de detección de objetos, clasificación de imágenes, segmentación, seguimiento de personas y análisis de comportamiento mediante video. Diseñar procesos de entrenamiento, validación y evaluación de modelos de Visión Artificial utilizando métricas especializadas. Definir estrategias de preparación, calidad y gobierno de datos para imágenes, video y datos operacionales. Participar en la definición de criterios de etiquetado, validación y aseguramiento de calidad de datasets utilizados en proyectos de visión artificial. Identificar oportunidades de automatización y generación de valor mediante la aplicación de tecnologías de Computer Vision. Gestión de Datos e IA Diseñar pipelines para la captura, procesamiento y almacenamiento de datos provenientes de cámaras, sensores y otras fuentes digitales. Integrar modelos de IA con plataformas empresariales y soluciones operacionales. Implementar monitoreo del desempeño de modelos y seguimiento de indicadores de precisión, deriva y confiabilidad. Innovación e Investigación Evaluar nuevas tecnologías, arquitecturas y algoritmos relacionados con Visión Artificial, IA Generativa Multimodal y aprendizaje profundo. Investigar y aplicar buenas prácticas en MLOps , AIOps y despliegue de modelos en ambientes productivos. Gestión de Proyectos Liderar iniciativas analíticas desde su concepción hasta la puesta en producción. Acompañar pruebas de concepto, pilotos y despliegues productivos de soluciones de visión artificial. Trabajar de manera transversal con equipos de negocio, tecnología, riesgos y operaciones para asegurar adopción y generación de valor. REQUISITOS: Formación Pregrado en: Ingeniería de Sistemas. Ingeniería Matemática. Estadística. Matemáticas Ciencia de Datos. Otras Ingeniería s o carreras afínes Deseable especialización o maestría en ciencia de datos, Inteligencia Artificial o afínes Conocimientos Python . Machine Learning . Deep Learning . Estadística aplicada. SQL. Procesamiento de imágenes digitales. Redes neuronales convolucionales (CNN). Desarrollo de modelos de Visión Artificial. Experiencia 1 año en adelante de experiencia relacionada con el perfil del cargo. CONDICIONES CONTRACTUALES : Contrato: fijo – 1 año (inicialmente) Compañía: Consultoría en Gestión del Riesgo S.A.S Modalidad: híbrida. Ciudad: Bogotá Podrás postularte a la vacante hasta el día domingo 30 de agosto . SI ERES COLABORADOR INTERN@, TEN PRESENTE: Debes llevar más de 1 año en tu rol actual. Tu líder debe tener conocimiento de tu postulación. Tu salario actual, debe ser menor o igual al de la vacante. #YO NO CAIGO – Recuerda, que no cobramos ningún tipo de dinero por participar en nuestros procesos de selección.
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10.110BR
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Brazil alone has 10,110 of them. Colombia has 4,664. If you're job hunting in Latin America, the analista role is everywhere—which means competition is real. But scale cuts both ways: more jobs means more chances to find the right fit.
Before you apply, map the geography. The top five countries by volume are BR, CO, CL, PE, and AR. Check whether the role you want exists in your region or whether you need to look across borders. Some positions may offer remote work; others won't say until you ask.
When you interview, expect questions about your process. Hiring managers for analista roles almost always ask: 'Walk me through how you'd approach a problem you've never seen before.' They want to hear your method, not just your answer. Show them you think systematically, that you ask clarifying questions, and that you break complex work into steps.
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