Detalle Oportunidad

Científico/a de datos databricks
Empresa: SOC ADM DE FONDOS DE PENSIONES Y CESANTIAS PORVENIR S A
Perfil: Tenemos la certeza de que un buen ambiente laboral promueve el desarrollo de nuestros colaboradores, su productividad y un adecuado balance con su vida personal, tanto que somos considerados como la segunda mejor empresa para trabajar en Colombia según Great Place To Work® Institute. A través de esta página queremos extenderte una cálida invitación a aplicar a las diferentes ofertas de empleo que tenemos disponibles para ti.
Descripción 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. Te ofrecemos Modalidad híbrida | Bogotá Contrato a término indefinido Horario: Lunes a viernes
Requisitos: 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. Te ofrecemos Modalidad híbrida | Bogotá Contrato a término indefinido Horario: Lunes a viernes
Fecha de publicación: 26/08/2026 Fecha de cierre: 25/10/2026
Cantidad de vacantes: 1
Tipo de candidato: Nivel de cargo: Profesional Senior
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