Data Scientist

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.