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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.

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.

Liderazgo técnico en Data Science & IA Cognitiva

- Ownership end-to-end del ciclo de vida de modelos analíticos e IA cognitiva, desde el entendimiento del problema hasta producción y monitoreo.
- Definición de enfoques metodológicos, arquitecturas analíticas y decisiones técnicas clave, evaluando trade-offs entre performance, explicabilidad, escalabilidad, costos e impacto en negocio.
- Rol de referente técnico senior (A1), elevando estándares del chapter y guiando a perfiles junior y semi senior.

Análisis exploratorio y calidad de datos

- Análisis exploratorio profundo (EDA), evaluando calidad, sesgos, riesgos y limitaciones analíticas.
- Validación técnica, ética y regulatoria de fuentes de datos estructurados y no estructurados.
- Definición de criterios avanzados de feature engineering con foco en impacto y explicabilidad.
- Diseño, entrenamiento e implementación de modelos predictivos, prescriptivos, ML, Deep Learning y soluciones de IA Generativa.
- Optimización de modelos en performance, estabilidad, escalabilidad y mantenibilidad.
- Uso de métricas técnicas y de negocio para decisiones de despliegue y escalamiento.

Pruebas, validación y producción

- Liderar pilotos, validaciones cruzadas, stress testing y validaciones post-producción.
- Definir criterios de aceptación técnica y funcional.

Gobierno, ética y cumplimiento





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

Colaboración e impacto en negocio

- Trabajo cercano con negocio, analytics translators, ingeniería de datos, arquitectura, riesgos y compliance.
- Traducir insights técnicos complejos a audiencias no técnicas.
- Aportar criterio técnico en la priorización de casos de uso de alto impacto.

Innovación y mejora continua

- Exploración y adopción de nuevas técnicas y herramientas en Data Science y GenAI.
- Análisis de desempeño real en producción (drift, adopción, impacto) y propuestas de mejora.
- Profesional en Ingeniería, Ciencias de la Computación, Estadística, Matemática, Física o afines.
- Especialización o estudios avanzados en Data Science, Machine Learning o Inteligencia Artificial.

Experiencia

- +8 años de experiencia como Data Scientist en entornos productivos.
- +3 años de experiencia práctica en IA Generativa o participación en al menos 2 iniciativas GenAI llevadas a producción.
- Experiencia liderando técnicamente proyectos de Data Science con ownership de decisiones principal.
- Experiencia en entornos regulados o de alta criticidad (finanzas, seguros, salud, etc.).
- Dominio avanzado de Python y librerías de Data Science y Machine Learning.
- SQL avanzado y manejo de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
- Conocimiento profundo de modelos estadísticos, ML, Deep Learning.
- Experiencia en LLMs, embeddings, RAG, agentes y arquitecturas de IA generativa.
- Experiencia en MLOps / GenAI Ops: versionamiento, monitoreo, drift, retraining y despliegue.
- 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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📌 Data Scientist Cognitive (Lima)
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📍 Lima