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? Misión del puesto

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Liderar y ser dueño técnico del diseño, desarrollo, despliegue y evolución de modelos avanzados de Ciencia de Datos e IA Cognitiva (predictivos y GenAI), asegurando su correcta industrialización, sostenibilidad en producción, adopción e impacto en negocio, bajo estándares técnicos, éticos y regulatorios.

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Actuar como referente técnico senior, articulando con stakeholders de negocio y tecnología, impulsando innovación, mejora continua y maximización del valor de las iniciativas de Data & AI. ? Principales responsabilidades

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Liderazgo técnico en Data Science & IA Cognitiva

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Ownership end-to-end del ciclo de vida de modelos analíticos e IA cognitiva, desde el entendimiento del problema hasta producción y monitoreo.

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Definición de enfoques metodológicos, arquitecturas analíticas y decisiones técnicas clave, evaluando trade-offs entre performance, explicabilidad, escalabilidad, costos e impacto en negocio.

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Rol de referente técnico senior (A1), elevando estándares del chapter y guiando a perfiles junior y semi senior.

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Análisis exploratorio y calidad de datos

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Análisis exploratorio profundo (EDA), evaluando calidad, sesgos, riesgos y limitaciones analíticas.

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Validación técnica, ética y regulatoria de fuentes de datos estructurados y no estructurados.

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Definición de criterios avanzados de feature engineering con foco en impacto y explicabilidad.

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Diseño e implementación de modelos

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Diseño, entrenamiento e implementación de modelos predictivos, prescriptivos, ML, Deep Learning y soluciones de IA Generativa.

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Optimización de modelos en performance, estabilidad, escalabilidad y mantenibilidad.

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Uso de métricas técnicas y de negocio para decisiones de despliegue y escalamiento.

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Pruebas, validación y producción

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Liderar pilotos, validaciones cruzadas, stress testing y validaciones post-producción.

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Definir criterios de aceptación técnica y funcional.

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Gobierno, ética y cumplimiento

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Asegurar prácticas de gobierno de modelos, auditoría, versionamiento y explicabilidad.

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Evaluar riesgos técnicos, sesgos e impactos regulatorios, incluyendo IA generativa.

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Colaboración e impacto en negocio

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Trabajo cercano con negocio, analytics translators, ingeniería de datos, arquitectura, riesgos y compliance.

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Traducir insights técnicos complejos a audiencias no técnicas.

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Aportar criterio técnico en la priorización de casos de uso de alto impacto.

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Innovación y mejora continua

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Exploración y adopción de nuevas técnicas y herramientas en Data Science y GenAI.

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Análisis de desempeño real en producción (drift, adopción, impacto) y propuestas de mejora. ✅ Requisitos

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Formación académica

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Profesional en Ingeniería, Ciencias de la Computación, Estadística, Matemática, Física o afines.

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Especialización o estudios avanzados en Data Science, Machine Learning o Inteligencia Artificial.

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Experiencia

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+8 años de experiencia como Data Scientist en entornos productivos.

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+3 años de experiencia práctica en IA Generativa o participación en al menos 2 iniciativas GenAI llevadas a producción.

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Experiencia liderando técnicamente proyectos de Data Science con ownership de decisiones principal.

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Experiencia en entornos regulados o de alta criticidad (finanzas, seguros, salud, etc.).

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Habilidades técnicas

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Dominio avanzado de Python y librerías de Data Science y Machine Learning.

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SQL avanzado y manejo de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.

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Conocimiento profundo de modelos estadísticos, ML, Deep Learning.

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Experiencia en LLMs, embeddings, RAG, agentes y arquitecturas de IA generativa.

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Experiencia en MLOps / GenAI Ops: versionamiento, monitoreo, drift, retraining y despliegue.

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Experiencia en entornos cloud (Azure, GCP u otros). Como organización estamos comprometidos con la inclusión y equidad de género. En línea con ello nuestros procesos de selección buscan garantizar igualdad de derechos y oportunidades para todos y todas

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