PNC
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PNC es una empresa diversificada de servicios financieros y banca que ofrece oportunidades profesionales en distintas áreas de su organización. Su enfoque laboral pone énfasis en la inclusión, la accesibilidad, la diversidad y la participación comunitaria, con vías de contratación para estudiantes, graduados y veteranos. PNC también destaca su compromiso con la igualdad de oportunidades y el cumplimiento de las leyes laborales, por lo que sus carreras pueden resultar atractivas para quienes buscan un empleador grande del sector financiero con una amplia variedad de posibilidades profesionales.

Consultor de Analítica Cuantitativa y Modelos – Datos y MLOps

Consultor de analítica cuantitativa responsable de poner en producción soluciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial en el negocio bancario de PNC. El puesto abarca canalizaciones de datos, implementación de modelos, agentes de IA, monitorización, validación y documentación regulatoria.

Descripción

  • Diseñar, desarrollar y dar soporte a soluciones escalables de datos, IA y aprendizaje automático en entornos de desarrollo y producción
  • Trasladar modelos analíticos y de aprendizaje automático a producción mediante su empaquetado, integración, pruebas e implementación
  • Crear y mantener canalizaciones de CI/CD reutilizables para el entrenamiento, la puntuación, la implementación y el reentrenamiento de modelos
  • Crear canalizaciones de datos escalables, así como productos de datos y características reutilizables
  • Desarrollar marcos de monitorización y analítica para hacer seguimiento del rendimiento, la estabilidad y la deriva de datos de los modelos
  • Crear agentes de IA y flujos de trabajo agénticos basados en LLM mediante ingeniería de prompts, RAG, integración de herramientas y API, y orquestación
  • Crear marcos de pruebas y evaluación de agentes de IA que abarquen precisión, coherencia, alucinaciones, sesgos, riesgos de seguridad y pruebas de aceptación por parte de los usuarios
  • Implementar agentes de IA en producción con controles de seguridad, supervisión humana y registro exhaustivo
  • Hacer seguimiento de la calidad, adopción y costes operativos de los agentes de IA a lo largo del tiempo
  • Evaluar el impacto empresarial definiendo medidas de éxito, estableciendo líneas base y monitorizando resultados como el incremento del rendimiento, la reducción de pérdidas y las mejoras de eficiencia
  • Colaborar con científicos de datos, responsables de modelos, equipos tecnológicos, partes interesadas del negocio y líneas de negocio
  • Realizar análisis cuantitativos avanzados y desarrollar modelos para fundamentar decisiones empresariales
  • Crear marcos de modelos, mejorar y monitorizar modelos existentes, y realizar validaciones de modelos
  • Mantener una comunicación continua con los responsables y desarrolladores de modelos durante las actividades de revisión
  • Evaluar la teoría, el diseño, la implementación, la calidad de los datos y la integridad de los modelos mediante métodos cualitativos y cuantitativos
  • Evaluar el riesgo de los modelos y documentar conclusiones sobre sus fortalezas y limitaciones
  • Preparar y revisar documentación de apoyo para la validación de modelos y el cumplimiento normativo

Requisitos

  • Título universitario en ciencia de datos, ingeniería, matemáticas, estadística o una disciplina cuantitativa relacionada
  • Experiencia profesional en entornos de aprendizaje automático, analítica, DevOps o MLOps
  • Experiencia en la implementación y el soporte de soluciones analíticas o de aprendizaje automático en entornos empresariales
  • Experiencia de programación con Python, SQL, R o PySpark
  • Experiencia práctica con AWS o Azure
  • Conocimientos prácticos de flujos de trabajo de aprendizaje automático y prácticas de implementación de modelos
  • Sólidas capacidades analíticas y de resolución de problemas
  • Habilidades eficaces de comunicación y presentación
  • Capacidad para influir y colaborar con partes interesadas técnicas y empresariales
  • Experiencia colaborando en entornos altamente interfuncionales
  • Sólidas habilidades de relación y gestión de partes interesadas
  • Se valora la experiencia en banca, servicios financieros, préstamos o gestión de riesgos
  • Se valoran los conocimientos sobre gobernanza, monitorización y procesos de soporte de modelos en producción
  • Se valoran los conocimientos de ingeniería de datos y ecosistemas de datos empresariales
  • Por lo general, se requieren al menos cinco años de experiencia relevante en el sector para este nivel
  • Los candidatos sin título universitario pueden ser considerados si cuentan con una combinación comparable de formación, certificaciones específicas del puesto y experiencia
  • No se requieren certificaciones
  • No se requieren licencias
  • PNC no proporciona patrocinio de visados de empleo ni participa en STEM OPT

Beneficios

  • Cobertura médica y de medicamentos con receta, incluida la opción de una cuenta de ahorro para gastos médicos
  • Opciones de planes dentales y oftalmológicos
  • Seguro de vida para empleados y cónyuges o hijos elegibles
  • Cobertura por incapacidad a corto y largo plazo
  • Plan 401(k) con una aportación equivalente de PNC
  • Plan de pensiones
  • Plan de compra de acciones para empleados
  • Cuenta de reembolso para el cuidado de personas dependientes
  • Servicios de respaldo para el cuidado de niños y personas mayores
  • Reembolso por adopción, gestación subrogada y servicios de doula
  • Ayuda educativa, incluidos determinados programas totalmente financiados
  • Programa de bienestar con incentivos económicos
  • Permiso de maternidad y paternidad
  • Hasta 11 días festivos pagados al año
  • Nueve días de ausencia ocasional al año
  • Entre 15 y 25 días de vacaciones al año, según el nivel profesional
  • Remuneración elegible para incentivos vinculada al rendimiento de la empresa, del negocio o individual

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