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Competente en estadística, matemáticas, ingeniería, economía, física, ciencias de la computación o afines.Experiencia liderando proyectos de ciencia de datos o analítica avanzada en entornos empresariales.Capacidad comprobada para conectar negocio, analítica y ejecución tecnológica.Deseable experiencia en seguros, banca, riesgo, pricing, fraude, marketing analytics o customer analytics.ConocimientosModelos estadísticos y de machine learning supervisado y no supervisado.Experimentación, validación de modelos y métricas de desempeño.SQL, Python y ecosistemas analíticos modernosComprensión de arquitecturas de datos, pipelines y despliegue de modelos.Conocimiento en MLOps, model governance y principios de IA responsable.Experiencia en entornos cloud, principalmente Synapse analytics, Azure FoundryDefinición de patrones de scoring batch, endpoints online, APIs,



servicios contenerizados o despliegues sobre Kubernetes.FuncionesLiderar técnicamente el diseño de modelos analíticos y de machine learning, desde la conceptualización hasta la validación y despliegue.Asegurar buenas prácticas en modelado, feature engineering, experimentación, monitoreo y documentación.Coordinar el trabajo de científicos de datos y del MLOps Engineer para garantizar que las soluciones lleguen a producción.Traducir problemas de negocio en hipótesis analíticas y enfoques cuantitativos accionables.Velar por la reutilización de activos analíticos, datasets, features y componentes transversales como Cliente 360.Asegurar el cumplimiento de lineamientos de gobierno de datos, riesgo de modelo y principios de IA responsable.Acompañar a líderes de negocio en la interpretación de resultados, casos de uso y decisiones basadas en analítica.Desarrollar capacidades del equipo, promoviendo estándares técnicos, mentoring y aprendizaje continuo.
J-*-Ljbffr

📌 Lead Data Scientist Bogotá
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