🧠 Data Science
En el grupo Cuidacasa, se encuentra en búsqueda de un Data Science con experiencia real en modelos en producción, que entienda que cada modelo que construye toma decisiones sobre siniestros reales y tiene consecuencias directas en el negocio.
Formarás parte del área de Data & IA, donde estamos construyendo la capa inteligente que permite escalar agentes de IA en operaciones reales con las principales aseguradoras.
🧩 Qué harás
→ Construir, entrenar y validar modelos ML sobre datos preparados desde Microsoft Fabric
→ Diseñar pipelines de entrenamiento reproducibles consumiendo las capas Silver/Gold del Lakehouse
→ Versionar experimentos y modelos con MLflow, garantizando trazabilidad y reproducibilidad
→ Ejecutar fine-tuning de modelos ML: ajuste de hiperparámetros, reentrenamiento con nuevos datos y optimización con datasets etiquetados desde producción
→ Exponer modelos validados como endpoints con FastAPI para integración directa con el AI Engineer
→ Validar que cada modelo nuevo supera al anterior antes de autorizar su despliegue
→ Documentar limitaciones, features y criterios de calidad de cada modelo entregado
→ Conectar métricas de modelo con métricas de negocio antes del despliegue: precisión operativa y eficiencia en la gestión de siniestros
🧠 Qué buscamos
• Titulación en Estadística, Matemáticas, Ingeniería Informática, Ciencia de Datos o carrera afín
• Mínimo 2 años con modelos en producción real, no solo experimentación
• Buen dominio de Python, SQL avanzado y librerías de Machine Learning y Deep Learning
• Experiencia consumiendo Lakehouses o arquitecturas Medallion (Bronze/Silver/Gold)
• Conocimiento de MLflow, FastAPI y prácticas MLOps: versionado, baselines y validación previa al deploy
• Capacidad para conectar métricas de modelo con métricas de negocio: no basta con un buen AUC, importa lo que ocurre antes del despliegue
⭐ Muy valorable
• Experiencia en el sector seguros o fintech
• Conocimiento de SHAP, LIME u otras técnicas de explicabilidad.
• Familiaridad con LangChain, LlamaIndex o frameworks de agentes para entender el entorno donde viven tus modelos
• Conocimiento de Microsoft Fabric o Azure ML
• Conocimiento de Power BI o analítica operacional
• Conocimiento de herramientas de automatización/ Process Minning como Celonis.
🎯 Qué hace especial este rol
No es un puesto tradicional de Data Science.
Tu trabajo será clave para convertir datos y experimentos en modelos que toman decisiones reales sobre siniestros, operando junto a las principales aseguradoras de España.
📍 España · Híbrido
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