VeterisJobs
Descripción
El puesto implica liderar la transición de las metodologías tradicionales de ciencia de datos hacia enfoques modernos centrados en la inteligencia artificial. Esto conlleva la aplicación de sistemas de aprendizaje avanzados y arquitecturas agentivas para redefinir los procesos de diseño, evaluación y gestión de modelos predictivos y analíticos. El objetivo es mejorar la capacidad de la organización para extraer insights y automatizar decisiones a partir de datos complejos, garantizando al mismo tiempo la robustez, escalabilidad y ética de las soluciones implementadas. Este rol se enmarca en un entorno de analítica avanzada donde la innovación técnica y la adaptación a nuevas tecnologías son constantes.Entre las responsabilidades clave se encuentra la colaboración con equipos multidisciplinares para identificar oportunidades de aplicación de IA, así como la investigación y prototipado de nuevas técnicas. Se trabajará en la integración de marcos modernos de aprendizaje automático y en el desarrollo de pipelines de datos end-to-end. Es fundamental mantener un conocimiento actualizado de las tendencias del sector y las mejores prácticas, asegurando que los modelos desarrollados sean explicables, eficientes y estén alineados con los objetivos de negocio y los requisitos normativos aplicables.
El perfil requiere una sólida base técnica en programación, especialmente en Python, y experiencia en el manejo de grandes volúmenes de información. La capacidad para comunicar hallazgos complejos a audiencias no técnicas y para documentar exhaustivamente los procesos es esencial. El entorno de trabajo fomenta el aprendizaje continuo y la mejora de las capacidades analíticas del equipo, contribuyendo a la madurez en ciencia de datos de la organización y a la creación de valor a través de soluciones de inteligencia artificial sostenibles y efectivas.