Data Scientist

Job description

MISIÓN Únete a la transformación de Santa Lucía y marca la diferencia resolviendo retos reales de negocio con datos e impacto directo en el cliente y en los resultados de la compañía RESPONSABILIDADES DEL PUESTO Colaborar con los responsables de su propia unidad y con el resto de las áreas de negocio y técnicas en la definición y desarrollo de proyectos analíticos, de Machine Learning y de IA, incluyendo IA generativa, asegurando el cumplimiento de plazos y expectativas, supervisando los entregables comprometidos e informando de avances, bloqueos y riesgos potenciales de forma proactiva. Trabajar de la mano con las distintas áreas del Grupo Santalucía y la Red Agencial para entender en profundidad los problemas de negocio, aplicando escucha activa y teniendo en cuenta las particularidades de cada unidad en la definición de soluciones basadas en datos e IA. Analizar la información existente y proponer nuevas aproximaciones que permitan enriquecerla, incluyendo el uso de datos estructurados y no estructurados, con el objetivo de resolver retos de negocio mediante soluciones analíticas y de IA tradicional y generativa. Diseñar, evaluar y evolucionar soluciones basadas en Inteligencia Artificial aplicadas a casos de uso reales, asegurando su alineación con los objetivos de negocio y con los estándares técnicos del grupo. Definir cuándo utilizar modelos de IA generativa frente a modelos de machine learning tradicionales, reglas u otros enfoques analíticos, aplicando criterio técnico y de negocio. Diseñar y mantener soluciones de IA integradas con datos corporativos, así como definir diferentes métricas de utilidad para el negocio, y para el equipo de Data Science. Promover el uso responsable y controlado de los datos y de la IA dentro de la compañía, conforme a las políticas internas de seguridad, privacidad, cumplimiento y a los estándares de calidad y legalidad establecidos. Aportar capacidades de tratamiento y preparación del dato cuando sea necesario, como soporte a soluciones analíticas y de IA, garantizando la calidad de la información utilizada. Interpretar los resultados de modelos analíticos, de Machine Learning y de sistemas de IA generativa, identificar oportunidades de mejora y proponer estrategias alternativas, comunicando de forma clara los procesos y conclusiones tanto a perfiles técnicos como de negocio. Definir y supervisar KPIs para monitorizar modelos analíticos y soluciones de IA, incluyendo métricas de rendimiento, calidad, uso, costes, latencia, posibles drifts y métricas de gobierno. Liderar proyectos de Data Science y AI de manera individual o en colaboración con otros miembros del equipo y con equipos de consultoría externos, actuando como referente técnico. Mantener y mejorar soluciones analíticas y de IA ya existentes, asegurando su correcta evolución y operatividad en entornos productivos. Documentar las soluciones desarrolladas, justificando las decisiones técnicas adoptadas y definiendo los procesos operativos asociados. Colaborar en los procesos de identificación, evaluación y negociación con proveedores de soluciones analíticas y de IA tradicional y generativa, participando en la definición de los requerimientos técnicos y de control necesarios para el correcto desarrollo de los proyectos. EXPERIENCIA, CONOCIMIENTOS Y HABILIDADES REQUERIDAS Experiencia deseada: Experiencia profesional de al menos 4 años en departamentos de ciencia de datos, con participación en proyectos de analítica avanzada y soluciones de Inteligencia Artificial. Experiencia práctica en proyectos que incorporen modelos de IA generativa (LLMs), e IA agéntica aplicados a casos de negocio reales. Conocimiento de técnicas de prompting, y de evaluación de sistemas de Gen AI, así como de buenas prácticas para el aseguramiento de la calidad de los sistemas de Gen AI, como pueden ser el uso de guardarraíles. Se valorará positivamente haber participado en proyectos del sector del seguro y haber trabajado en otras compañías aseguradoras. Experiencia en trabajo en equipo. Experiencia en coordinación y liderazgo de proyectos analíticos y de IA. Conocimientos avanzados matemáticos y estadísticos, y en técnicas de preparación de datos en bruto (estructurados y no estructurados, incluyendo texto) y creación de modelos de Machine Learning de diferente tipología tales como series temporales, modelos de regresión y apoyo a soluciones de IA generativa. Experiencia en evaluación, monitorización y mejora de modelos y soluciones de IA generativa, incluyendo métricas de calidad, uso y control de resultados. Se valorará positivamente el doctorado. Conocimientos Requeridos: Conocimientos de Python y PySpark, aplicados al desarrollo de soluciones analíticas y de Inteligencia Artificial. Conocimientos prácticos en el uso de modelos de IA generativa (LLMs) aplicados a casos de negocio. Conocimiento de métricas y técnicas de evaluación, monitorización y control de calidad en soluciones de IA. Conocimiento de principios de calidad del dato, seguridad y cumplimiento aplicables a proyectos de analítica avanzada y de IA. Licenciatura o Grado en Informática, Matemáticas, Físicas, Ingeniería u otra carrera técnica. Habilidades: Habilidades de comunicación con perfiles técnicos y de negocio, manejo de presentaciones, coordinación de tareas y habilidades de trabajar en equipo en entornos multidisciplinares. Realización de informes y cuadros de mando en herramientas de reporting para comunicar resultados de modelos analíticos y soluciones de IA. Capacidad para explicar de forma clara el funcionamiento, limitaciones y resultados de soluciones de IA a audiencias no técnicas. Mentalidad colaborativa, estamos impulsando el área de Data Science y de IA a través de todo el grupo. Colaborarás con personas de diferentes perfiles y experiencia para desarrollar la mejor solución analítica y de IA que impacte a negocio. Pensamiento crítico y criterio para evaluar el uso adecuado de IA frente a otros enfoques analíticos. En el Grupo Santalucía trabajamos para garantizar una igualdad de oportunidades real y efectiva que nos permita promover el desarrollo profesional y la diversidad laboral, en línea con nuestro compromiso con el ODS 5 (Igualdad de Oportunidades) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas.