Data Scientist Ai

En EPAM NEORIS, la transformación empieza por las personas
En
EPAM NEORIS
, creemos que el verdadero cambio nace del talento.
Hoy, como parte de
EPAM Systems
, ampliamos nuestro alcance global y nuestras capacidades, manteniendo lo más importante: una cultura donde cada persona puede crecer, aportar y ser protagonista.
No buscamos solo cubrir posiciones.
Buscamos personas apasionadas por la Inteligencia Artificial y el Machine Learning que quieran desarrollar soluciones innovadoras con impacto real en el negocio.
Respaldados por más de
** profesionales en más de 55 países
y un sólido modelo Nearshore, conectamos capacidades globales con confianza local para impulsar la transformación tecnológica de nuestros clientes.
Proyecto estratégico del sector banca | 100% remoto
Buscamos un/a Machine Learning Engineer / AI Data Scientist
¿Te apasiona convertir datos en soluciones inteligentes? Buscamos un perfil con sólida base en Machine Learning e Inteligencia Artificial para participar en el desarrollo, validación e industrialización de modelos aplicados a casos de negocio de alto impacto dentro del sector de banca de inversión.
Trabajarás junto a científicos de datos, ingenieros y equipos de negocio desarrollando soluciones escalables que abarcan todo el ciclo de vida del modelo: desde la exploración de datos hasta su despliegue y monitorización en producción.
Principales responsabilidades:
• Diseñar, desarrollar y validar modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial para casos de uso de banca corporativa y de inversión.
• Aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje supervisado y no supervisado, forecasting, NLP, detección de anomalías y modelos predictivos.
• Realizar análisis exploratorio de datos, ingeniería de variables y evaluación de modelos utilizando metodologías estadísticas rigurosas.
• Construir pipelines reproducibles de entrenamiento, inferencia y monitorización siguiendo buenas prácticas de ingeniería.
• Implementar procesos de validación y gobernanza de modelos, incluyendo explicabilidad, robustez y documentación.
• Colaborar con equipos técnicos y de negocio para transformar necesidades funcionales en soluciones analíticas de alto valor.
• Investigar y aplicar nuevas tecnologías relacionadas con Deep Learning, LLMs e Inteligencia Artificial Generativa.
? Requerimientos:
Excluyentes:
En EPAM NEORIS, la transformación empieza por las personas
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, creemos que el verdadero cambio nace del talento.
Hoy, como parte de
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, ampliamos nuestro alcance global y nuestras capacidades, manteniendo lo más importante: una cultura donde cada persona puede crecer, aportar y ser protagonista.
No buscamos solo cubrir posiciones.
Buscamos personas apasionadas por la Inteligencia Artificial y el Machine Learning que quieran desarrollar soluciones innovadoras con impacto real en el negocio.
Respaldados por más de
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Trabajarás junto a científicos de datos, ingenieros y equipos de negocio desarrollando soluciones escalables que abarcan todo el ciclo de vida del modelo: desde la exploración de datos hasta su despliegue y monitorización en producción.
Principales responsabilidades:
• Diseñar, desarrollar y validar modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial para casos de uso de banca corporativa y de inversión.
• Aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje supervisado y no supervisado, forecasting, NLP, detección de anomalías y modelos predictivos.
• Realizar análisis exploratorio de datos, ingeniería de variables y evaluación de modelos utilizando metodologías estadísticas rigurosas.
• Construir pipelines reproducibles de entrenamiento, inferencia y monitorización siguiendo buenas prácticas de ingeniería.
• Implementar procesos de validación y gobernanza de modelos, incluyendo explicabilidad, robustez y documentación.
• Colaborar con equipos técnicos y de negocio para transformar necesidades funcionales en soluciones analíticas de alto valor.
• Investigar y aplicar nuevas tecnologías relacionadas con Deep Learning, LLMs e Inteligencia Artificial Generativa.
? Requerimientos:
Excluyentes:
• Titulación en Informática, Matemáticas, Estadística, Data Science, Machine Learning, Ingeniería, Fí