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Gracias por haberte postulado a la oferta de empleo Científico/a de datos databricks, en Soc adm de fondos de pensiones y cesantias porvenir s a.
En Porvenir llevamos a cabo procesos de selección inclusivos y diversos basados en las habilidades de nuestros/as candidatos/as sin importar su género, raza, edad, religión, orientación sexual y discapacidad, con la visión de seguir siendo lideres en innovación y transformación.
Formación Académica
Profesional en Estadística, Matemática, Ingeniería, Economía, Ciencia de Datos o carreras afines.
Propósito del Cargo
Desarrollar modelos analíticos y predictivos que permitan transformar grandes volúmenes de datos en información estratégica para la toma de decisiones, generando valor al negocio mediante la identificación de oportunidades, la optimización de procesos y la mejora de la experiencia de clientes y usuarios.
Conocimientos Técnicos
Modelos predictivos y analítica avanzada.
Machine Learning y técnicas estadísticas.
Programación en Python y/o R.
Databricks y MLflow.
Feature Engineering.
Evaluación, validación y optimización de modelos.
Interpretabilidad y explicabilidad de modelos.
Análisis exploratorio de datos.
Visualización y comunicación de resultados.
Modelos de segmentación, clasificación, regresión y pronóstico.
Experiencia Requerida
Experiencia en proyectos de analítica avanzada, modelos predictivos, inteligencia de negocios, análisis comercial, gestión de riesgos, optimización de procesos y generación de insights para la toma de decisiones estratégicas.
Competencias
Pensamiento analítico profundo.
Capacidad para traducir datos en decisiones de negocio.
Orientación al impacto y generación de valor.
Comunicación efectiva con audiencias técnicas y ejecutivas.
Curiosidad intelectual y aprendizaje continuo.
Resolución de problemas complejos.
Innovación y enfoque en resultados.
Responsabilidades Principales
Desarrollar, implementar y mantener modelos predictivos y analíticos que apoyen la toma de decisiones del negocio.
Analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora.
Generar insights accionables que contribuyan al crecimiento de ingresos, eficiencia operativa y experiencia de clientes.
Diseñar y ejecutar procesos de feature engineering para maximizar el desempeño de los modelos.
Validar, monitorear y optimizar modelos en términos de precisión, estabilidad, impacto y explicabilidad.
Comunicar hallazgos y recomendaciones de manera clara a líderes de negocio y equipos interdisciplinarios.
Trabajar conjuntamente con equipos de ingeniería de datos, arquitectura y negocio para implementar soluciones analíticas escalables y sostenibles.
Promover el uso de analítica avanzada e inteligencia artificial como habilitadores de la estrategia organizacional.
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