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    Chile
    Jornada Completa 2 años de experiencia Datos y Analítica Deep Learning ETLs Experiencia en Nube JavaScript MLOps Machine learning Modelos analíticos Modelos de aprendizaje automático Modelos predictivos Node Powe BI Qlik SQL Transfer Learning modelos estadísticos
    1 vacante
    Hace 1 mes
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    Descripción

    Objetivo: Transformar datos en conocimiento accionable que permita mejorar los resultados en salud de los afiliados, optimizar costos, reducir riesgos y apoyar decisiones estratégicas, a través de modelos analíticos, predictivos, estadísticos y de aprendizaje automático, asegurando un uso ético, seguro y responsable de la información.


    Requerimientos

    Objetivo: Transformar datos en conocimiento accionable que permita mejorar los resultados en salud de los afiliados, optimizar costos, reducir riesgos y apoyar decisiones estratégicas, a través de modelos analíticos, predictivos, estadísticos y de aprendizaje automático, asegurando un uso ético, seguro y responsable de la información.

    Funciones Específicas:

    • Analizar procesos de la organización y diseñar soluciones analíticas integrales de alto impacto.
    • Desarrollar y productivizar modelos de machine learning con sólido fundamento matemático para la predicción de riesgos y siniestralidad.
    • Optimizar la extracción y procesamiento de grandes volúmenes de datos en entornos Cloud, garantizando la eficiencia técnica y de costos.
    • Diseñar e implementar arquitecturas de agentes de IA para la automatización de flujos de trabajo complejos y toma de decisiones.
    • Liderar el despliegue de soluciones (MLOps), asegurando que los modelos e integraciones funcionen de forma robusta en entornos de producción.
    • Integrar soluciones analíticas con herramientas y lenguajes complementarios (Python/Node) para habilitar la operatividad de los modelos.
    • Investigar e implementar nuevas tecnologías y herramientas emergentes, manteniendo la vanguardia técnica del área.
    • Comunicar resultados y productos de datos de forma efectiva a stakeholders, traduciendo la complejidad técnica en valor de negocio.

    Carrera: Ingeniero Informático, Ingeniero Matemático, Ingeniero Civil Industrial, o a fin.
    Experiencia: 2 años de implementación de modelos estadísticos.
    Conocimientos Específicos: Python Avanzado, SQL Avanzado, Powe BI/Qlik Intermedio, Machine Learning Avanzado, ETLs Deseado, Transfer Learning Deseado, Deep Learning Deseado, Javascript/Node Deseado, Experiencia en Nube Intermedio.

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