En Switch Software estamos buscando un Data Scientist Senior para un proyecto de 3 meses (con posibilidad de extensión) para diseñar, entrenar y entregar un modelo de scoring de primas de seguros utilizando datos históricos, con un prototipo funcional en 3 meses y opción de continuar hacia su despliegue productivo y optimizaciones posteriores.

No discriminamos por motivos de raza, religión, origen nacional, identidad o expresión de género, orientación sexual, edad, estado civil o discapacidad. Todos los candidatos serán valorados de acuerdo con la Ley 19.691, artículo 8.

Alcance por etapas

Etapa 1 – Prototipo (3 meses)

• Exploración y análisis de datos provistos por el equipo de Data Engineering.
• Selección y entrenamiento de un modelo de scoring inicial.
• Validación del modelo con métricas acordadas (ej. AUC, precisión, recall).
• Entrega del modelo y documentación básica para revisión interna.
  

Etapa 2 – Despliegue en producción (1 mes)

• Ajustes y optimización para ejecución en batch semanal/mensual.
• Integración en Cloud Functions / Cloud Run.
• Generación de outputs (CSV, API o BigQuery) para consumo por equipos de negocio.
  

Etapa 3 – Evolución y mejoras (En base a resultados obtenidos)

• Optimización de performance y reducción de costos en GCP.
• Incorporación de nuevas variables y modelos más avanzados.
• Automatización y monitoreo continuo del rendimiento del modelo.
  

Responsabilidades

• Diseñar y entrenar modelos de machine learning aplicados a scoring.
• Evaluar y comparar distintos algoritmos para determinar el más efectivo.
• Colaborar con el equipo de Data Engineering para recibir datasets limpios y preparados.
• Documentar metodología, decisiones y uso del modelo.
• Presentar resultados a perfiles técnicos y de negocio.

Requisitos

• 5+ años de experiencia en ciencia de datos.
• Experiencia en modelos de scoring en seguros, banca o riesgo crediticio.
• Dominio de Python y librerías de ML (scikit-learn, XGBoost, pandas, numpy).
• Conocimientos sólidos de evaluación de modelos y métricas de clasificación.
• Experiencia en despliegue de modelos en entornos productivos (batch o API).

Nice to Have

• Experiencia trabajando con Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Vertex AI o similares).
• Familiaridad con MLOps y CI/CD.
• Conocimiento de integración con herramientas como Power BI.

Competencias personales

• Autonomía para liderar la parte analítica del proyecto.
• Buena comunicación y claridad para explicar resultados a distintos perfiles.
• Capacidad de trabajo en equipo junto a Data Engineers y stakeholders de negocio.
• Enfoque en resultados y cumplimiento de plazos.

Beneficios

• Pase Libre en el plan Black sin costo y descuentos para familiares.
• Modelo de trabajo remoto o híbrido, ¡tú eliges!
• Acceso gratuito a plataformas de e-learning como Udemy.
• Terapia RedPsi: tarifas preferenciales.
• Programa de referidos.