Científico/a de Datos Databricks

Porvenir Pensiones y Cesantías; Bogotá; On-site; COP 90,000,000 - 140,000,000; Full time

Job summary

Porvenir Pensiones y Cesantías en Bogotá busca un/a analista o científico de datos para desarrollar, implementar y mantener modelos analíticos que transformen grandes volúmenes de datos en información estratégica para la toma de decisiones.

Trabajarás con Python o R, Databricks y MLflow para generar insights que impulsen la estrategia del negocio, optimicen procesos y mejoren la experiencia de clientes y usuarios.

Qualifications

• Formación profesional en áreas afines a analítica y ciencia de datos.
• Experiencia en proyectos de analítica avanzada y apoyo a decisiones.
• Capacidad para traducir datos en insights accionables para negocio.

Responsibilities

• Desarrollar, implementar y mantener modelos predictivos y analíticos.
• Analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y oportunidades.
• Generar insights que impulsen ingresos, eficiencia y experiencia de clientes.
• Diseñar y ejecutar procesos de feature engineering para mejorar modelos.
• Validar, monitorear y optimizar modelos en términos de precisión e interpretabilidad.
• Comunicar hallazgos y recomendaciones a líderes y equipos interdisciplinarios.
• Colaborar con ingeniería de datos, arquitectura y negocio para soluciones escalables.
• Promover analítica avanzada e IA como habilitadores estratégicos.

Skills

Analytical thinking

Business impact

Comunicación

Curiosidad intelectual

Gestión de decisiones

Education

Profesional en Estadística, Matemática, Ingeniería, Economía, Ciencia de Datos

Tools

Python

R

Databricks

MLflow

Visualización de resultados

Job description

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.
• 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.