SegurCaixa Adeslas es la compañía No Vida líder en España en seguros de salud, integrada en el Grupo Mutua Madrileña y participada por CaixaBank.

En los últimos años se ha convertido en una entidad de referencia gracias a la implantación de un modelo de negocio basado en el crecimiento sostenido y rentable, que sitúa al cliente en el centro de la estrategia. A través de su acuerdo de bancaseguros con CaixaBank, SegurCaixa Adeslas comercializa sus productos en la mayor red bancaria de España. Adicionalmente, la aseguradora cuenta con una red tradicional con más de 4.000 puntos de venta y atención al cliente.

Estamos convencid@s de que las personas son el principal valor de nuestra compañía y por eso SegurCaixa Adeslas se muestra absolutamente comprometida con la igualdad de oportunidades entre hombres y mujeres. Nuestro Plan de Igualdad persigue hacer efectivo este principio y por ello, el proceso de selección de nuestras ofertas garantiza la igualdad de oportunidades a todas las candidaturas.

DataScientist participará en proyectos de analítica avanzada de principio a fin, desde la identificación y preparación de los datos hasta el desarrollo, despliegue y seguimiento de modelos. Buscamos un perfil con experiencia tanto en el entrenamiento de modelos tradicionales de Machine Learning/Deep Learning como en el desarrollo de agentes y soluciones basadas en Inteligencia Artificial Generativa.

Funciones

- Diseñar, desarrollar, entrenar y evolucionar modelos de Machine Learning y Deep Learning aplicados a problemas reales y complejos de negocio.
- Trabajar con diferentes técnicas de modelización como clasificación, regresión, forecasting, clustering, detección de anomalías, optimización, boosting y redes neuronales, entre otras.




- Abordar el ciclo completo de modelización: exploración y tratamiento de datos, feature engineering, selección de algoritmos, entrenamiento, ajuste de hiperparámetros, validación, explicabilidad y evaluación de modelos.
- Diseñar y construir soluciones de Inteligencia Artificial end-to-end, desde la preparación y transformación de los datos hasta la implementación e industrialización de la solución.
- Construir y optimizar los pipelines de datos y procesamiento necesarios para entrenar y alimentar los modelos, trabajando con grandes volúmenes de información.
- Diseñar y desarrollar soluciones basadas en LLMs e IA Generativa, incluyendo arquitecturas RAG.
- Construir agentes y soluciones de IA agéntica aplicados a diferentes casos de uso.
- Diseñar técnicamente la integración de los modelos dentro de servicios, aplicaciones y procesos, construyendo soluciones robustas, escalables y reutilizables.
- Participar directamente en la industrialización y puesta en producción de modelos y soluciones de IA, garantizando su rendimiento, escalabilidad y mantenibilidad.
- Evaluar qué aproximación tecnológica y de modelización resulta más adecuada para cada problema, utilizando Machine Learning, Deep Learning, LLMs y agentes de IA en función del caso de uso.
- Colaborar con compañeros y equipos de negocio en la construcción de soluciones de IA,



con la autonomía técnica necesaria para abordar su desarrollo de principio a fin.

Experiencia técnica y requisitos

- Más de 5 años de experiencia en Data Science, Machine Learning e Inteligencia Artificial, con experiencia demostrable en la construcción y entrenamiento de modelos.
- Formación universitaria en Matemáticas, Estadística, Física, Ingeniería, Informática, Telecomunicaciones o disciplinas cuantitativas similares.
- Base sólida en estadística, matemáticas aplicadas, Machine Learning y técnicas de modelización.
- Experiencia práctica en feature engineering, entrenamiento, validación, optimización y evaluación de modelos.
- Nivel avanzado de Python y PySpark, con experiencia sólida en el desarrollo y entrenamiento de modelos y en el tratamiento de grandes volúmenes de datos, procesamiento distribuido, ETL/ELT, construcción de datasets y pipelines de datos.
- Experiencia sólida en Deep Learning y redes neuronales, utilizando frameworks como PyTorch u otros TensorFlow/Keras.
- Conocimientos sólidos de IA/ML Engineering, que permitan diseñar, desarrollar, integrar e industrializar soluciones de Inteligencia Artificial end-to-end.
- Experiencia o conocimientos sólidos en IA Generativa, LLMs y arquitecturas RAG.
- Conocimientos en el desarrollo de agentes y soluciones de IA agéntica.
- Experiencia trabajando en Databricks y entornos Cloud, especialmente Azure, para el desarrollo de soluciones de Data Science e Inteligencia Artificial.
- Buenas prácticas de desarrollo: Git, testing, modularización y construcción de código mantenible y reutilizable.

Lo que te ofrecemos

- Contrato fijo
- Retribución: Salario Fijo + Atractivo plan de Retribución Variable.
- Interesantes Beneficios Sociales.

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