Bienvenido a Gallagher, líder mundial en seguros, gestión de riesgos y servicios de consultoría. Con un equipo en crecimiento de más de 50.000 profesionales en todo el mundo, empoderamos a empresas, comunidades e individuos para que prosperen. En Gallagher, puede desarrollar una carrera, ya sea en nuestra división de corretaje, nuestra división de consultoría de recursos humanos y beneficios o nuestro equipo corporativo. Experimente The Gallagher Way, una cultura impulsada por valores compartidos y una pasión colectiva por la excelencia. Únase a uno de nuestros equipos dinámicos, donde desempeñará un papel fundamental a la hora de dar forma al futuro de Gallagher y desbloquear oportunidades incomparables tanto para sus clientes como para usted.
Creemos que cada candidato aporta algo especial, ¡incluido usted! Por lo tanto, incluso si siente que está cerca pero no es exactamente compatible, le recomendamos que presente su solicitud.
Descripción
Será responsable de liderar y desarrollar los proyectos de desarrollo de soluciones basadas en Data Analytics & Artificial Intelligence.
Cómo lograrás un impacto
- Desarrollar las soluciones de desarrollo de software relacionadas con Data Analytics & Artificial Intelligence.
- Realizar soporte técnico sobre las soluciones de Data Analytics & Artificial Intelligence que se encuentran activas.
- Apoyar técnicamente la toma de decisiones en la definición y planeación de proyectos de Data Analytics & Artificial Intelligence.
Acerca de ti
- Profesional en Ingeniería de Sistemas, ingeniería industrial, Física y/o carreras equivalentes.
- Ideal posgrados en Business Intelligence y/o en Inteligencia Artificial.
- 3 años de experiencia en gerencias y áreas relacionadas con el desarrollo de soluciones de desarrollo de software, data analytics y/o inteligencia artificial.
- Inglés intermedio
- Conocimiento en lenguajes de programación: dominio en Python, enfocado en la construcción y despliegue de modelos de machine learning e inteligencia artificial.
- Preparación y Transformación de Datos (feature engineering), entrenamiento y validación de modelos.
- Algoritmos de Machine Learning: incluyendo aprendizaje supervisado y no supervisado, deep learning y procesamiento de lenguaje natural
- Análisis de Datos: análisis estadístico, minería de datos y técnicas de análisis exploratorio de datos.
Deseable conocimiento y/o experiencia en:
- Bibliotecas y Frameworks: Experiencia de ML y DL, tales como TensorFlow, PyTorch y Scikit-Learn.
- Ciclo de Vida de Proyectos de ML (MLOps) y Git: intermedio, no 100% aplicado
- Visualización de Datos utilizando herramientas como Power BI.
- Transfer Learning para modelos de redes neuronales.
- Integración de Servicios de IA empleando API REST
- Modelos de Visión por Computación (Computer Vision)
- Despliegue de modelos en nube Azure o otros servicios en la nube
- Algoritmos Específicos K-means, Support Vector Machine, Redes Neuronales, Random Forest, Árboles de Decisión, Regresiones Lineales y Regresiones Logísticas:
