Brasil
C6 Bank
Grupo Amil
Científico de Datos Senior - Curitiba, SP y RJ
Brasil
Curitiba, Paraná, Brazil
PythonSQL
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
¡Transformar vidas a través de la salud es lo que nos mueve!
Con una misión clara y valores sólidos, fortalecemos nuestra cultura con el compromiso de servir siempre mejor. Cuidamos de nuestros colaboradores para que ese cuidado se refleje en la población que atendemos.
Objetivo: Responsable de liderar técnicamente proyectos de Ciencia de Datos, desarrollando modelos avanzados de Machine Learning y soluciones analíticas escalables orientadas a la optimización de costes médicos y la creación de reglas automatizadas (glosas).
Promovemos una cultura innovadora, diversa, equitativa e inclusiva. Todas las candidaturas cualificadas son bienvenidas, sin distinción de etnia, raza, discapacidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, edad, nacionalidad, religión o cualquier otro marcador social.
Operamos en todo Brasil a través de dos unidades de negocio, Amil y Rede Total Care, con más de 1.500 hospitales acreditados y una red propia de hospitales, clínicas, centros de tratamiento, atención domiciliaria y transporte médico.
Principales responsabilidades
- Desarrollar y validar modelos predictivos y de clusterización (ej.: Random Forest, Gradient Boosting, KMeans);
- Conducir análisis exploratorios avanzados e ingeniería de atributos;
- Construir y optimizar pipelines de datos productivos;
- Apoyar decisiones técnicas y orientar a científicos de datos de nivel intermedio;
- Trabajar en colaboración con especialistas y áreas de negocio.
Principales desafíos
Desarrollar modelos robustos y explicables en entornos de alta escala. Garantizar el rendimiento, la estabilidad y el seguimiento de los modelos. Traducir problemas de negocio en soluciones analíticas eficaces.
Cualificaciones necesarias
Formación superior en Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas, Ingeniería o áreas relacionadas. Posgrado en Ciencia de Datos o áreas afines (deseable).
Dominio de Python, SQL y Databricks, además de experiencia con técnicas avanzadas de predicción y clusterización, como Redes Neuronales, Random Forest y K-means.
Sólida base estadística y matemática aplicada.
Capacidad para trabajar con datos complejos y no estructurados.
Visión de producto analítico e impacto financiero.
Reforzamos que no solicitamos pagos, tasas o códigos SMS en nuestros procesos de selección. Todas las oportunidades están disponibles en nuestros canales oficiales y en nuestro sitio web de empleo. Cualquier situación diferente debe ser denunciada.
Más oportunidades con un solo perfil
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