Somos que nuestra diversidad aporta valor a los equipos, a nuestra cultura y a los clientes. Sabemos que las mejores ideas y soluciones surgen en entornos inclusivos donde todos nos sentimos vistos, escuchados y valorados para que podamos desarrollar nuestro máximo talento.
Hemos sido reconocidos como uno de los mejores lugares para trabajar en España por la lista Forbes y el ranking de Actualidad Económica, y es que contamos con la mejor propuesta de valor para todos los que formamos parte de Aegon :
Apostamos por la flexibilidad a través de nuestro modelo de trabajo híbrido : contamos con la posibilidad de teletrabajar al menos tres días por semana y también de compartir tiempo en unas oficinas adaptadas a la metodología ágil.
Te ayudamos a conciliar y desconectar, con flexibilidad horaria durante todo el año y jornada intensiva en el verano.
Las mejores acciones para tu bienestar físico y mental (seguro de salud gratuito, fisioterapia en la oficina, iniciativas de vida saludable, etc.) y un gran abanico de beneficios y ventajas sociales (la empresa hace una alta aportación a tu plan de pensiones, seguro de ahorro para la jubilación, retribución flexible, ayudas a la formación, regalo de Navidad, etc.).
Oportunidades de desarrollo a todos los niveles mediante proyectos transversales e internacionales. Contamos con acciones de reconocimiento, compensación variable para todos y feedback continuo. Nuestro modelo de gestión está basado en tener conversaciones de calidad de manera recurrente, donde tendrás un papel protagonista.
Cultura : el 87% de empleados estamos orgullosos de trabajar en Aegon. Somos una empresa internacional, cercana y empática.
La oportunidad laboral de tu vida
Únete a Aegon como Data Scientist! Buscamos un / a profesional apasionado / a del dato con al menos 4 años de experiencia en Data Science, dominio de Python. Sería valorable experiencia en el sector de seguros, pero estamos abiertos a valorar experiencias de otros sectores. Requerimos conocimientos en AWS, Machine Learning, Inteligencia Artificial y Modelos GPT. Ofrecemos un entorno dinámico y colaborativo donde tu trabajo será clave para tomar decisiones basadas en datos y mejorar nuestros productos y servicios, con oportunidades de desarrollo y aprendizaje continuo. Si estás preparado / a para llevar tu carrera al siguiente nivel y hacer una diferencia en Aegon, ¡queremos conocerte!
Sobre la posición :
* Desarrollar y mantener modelos predictivos y algoritmos de machine learning, incluyendo técnicas de IA generativa, para resolver problemas de negocio.
* Analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para extraer insights accionables.
* Colaborar con equipos multidisciplinarios para identificar oportunidades de mejora y optimización.
* Implementar y mantener pipelines de datos eficientes y escalables en AWS.
* Presentar hallazgos y recomendaciones a stakeholders no técnicos de manera clara y concisa.
* Participar en la definición y mejora de las mejores prácticas de análisis de datos dentro del departamento.
* Contribuir al desarrollo de nuevas herramientas y técnicas para mejorar la eficiencia y efectividad del análisis de datos.
Sobre tus habilidades :
* Al menos 4 años de experiencia en el campo de Data Science.
* Conocimiento y experiencia en técnicas de IA generativa.
* Fuertes conocimientos en Python y valorable en SAS.
* Imprescindible experiencia en consultas SQL.
* Experiencia en Cloud preferiblemente en AWS.
* Conocimientos en machine learning y técnicas de modelado predictivo.
* Habilidad para analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
* Excelentes habilidades de comunicación para presentar hallazgos a stakeholders no técnicos.
* Conocimientos en visualización de datos (trabajamos con Power BI).
* Capacidad para trabajar en equipo y colaborar con diferentes departamentos.
* Experiencia en la implementación y mantenimiento de pipelines de datos.
* Experiencia con herramientas de integración y despliegue continuo como Jenkins o CloudFormation.
* Experiencia en metodologías ágiles de trabajo.
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