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Científico/a de Datos Databricks

SOC ADM DE FONDOS DE PENSIONES Y CESANTIAS PORVENIR S A · Bogotá

Nuevo
Indefinido Mid 🇪🇸 Español
Python Databricks MLflow Machine Learning Feature Engineering

Descripcion del puesto

Acerca del puesto

Porvenir busca un científico/a de datos para desarrollar modelos analíticos y predictivos que transformen grandes volúmenes de datos en información estratégica para la toma de decisiones. El cargo tiene modalidad híbrida en Bogotá, contrato a término indefinido y horario de lunes a viernes.

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, la eficiencia operativa y la experiencia de clientes.
  • Diseñar y ejecutar procesos de feature engineering para maximizar el desempeño de los modelos.
  • Validar, monitorear y optimizar modelos en precisión, estabilidad, impacto y explicabilidad.
  • Comunicar hallazgos y recomendaciones de forma clara a líderes de negocio y equipos interdisciplinarios.
  • Trabajar con equipos de ingeniería de datos, arquitectura y negocio para implementar soluciones analíticas escalables.

Perfil requerido

  • Formación profesional en Estadística, Matemática, Ingeniería, Economía, Ciencia de Datos o carreras afines.
  • Experiencia en proyectos de analítica avanzada, modelos predictivos, inteligencia de negocios, análisis comercial, gestión de riesgos, optimización de procesos y generación de insights.
  • Pensamiento analítico profundo, capacidad para traducir datos en decisiones de negocio y comunicación efectiva con audiencias técnicas y ejecutivas.

Habilidades requeridas

  • Modelos predictivos, machine learning y técnicas estadísticas.
  • Programación en Python y/o R.
  • Databricks y MLflow.
  • Análisis exploratorio de datos, visualización de resultados y modelos de segmentación, clasificación, regresión y pronóstico.

Questions fréquentes

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