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Patrocinador de visa H1BBancaFinanzasFintech
Citi es una empresa global de banca y servicios financieros que atiende a consumidores, corporaciones, gobiernos e instituciones. Su oferta abarca la banca minorista, las tarjetas de crédito, la gestión patrimonial, la banca corporativa y la banca de inversión, respaldadas por operaciones en más de 100 países. Como una gran organización financiera internacional, Citi reúne equipos que trabajan en los sectores de la banca, los servicios financieros y la tecnología financiera.
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Empleos de la empresa

Ingeniero/a de Machine Learning (Python, SQL) – Citi, Pune Híbrido

Únete al negocio global de Servicios de Tesorería y Comercio de Citi para desarrollar soluciones de machine learning, Python, SQL e IA generativa en producción. El puesto combina pipelines de datos escalables, analítica avanzada y un impacto empresarial medible.

INIndiaHíbridoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de backendIngeniero de software
ETLPySparkPythonScikit-LearnSQL

Descripción

  • Analiza conjuntos de datos grandes y complejos para descubrir patrones, tendencias, riesgos y oportunidades.
  • Crea marcos analíticos para iniciativas de experiencia del cliente, precios, adquisición, venta cruzada y retención.
  • Convierte necesidades empresariales poco claras en soluciones estructuradas de ciencia de datos y analítica.
  • Diseña, desarrolla, valida e implementa modelos de machine learning.
  • Entrega modelos que generan valor empresarial medible y orientan la toma de decisiones.
  • Desarrolla y mejora aplicaciones de IA generativa.
  • Diseña, desarrolla y mantiene pipelines ETL/ELT escalables y flujos de datos para iniciativas de analítica e IA.
  • Trabaja con equipos de ingeniería de datos para reforzar la calidad, trazabilidad, gobernanza y escalabilidad de las plataformas de datos.
  • Coordina con equipos de negocio, producto, operaciones, tecnología y datos para priorizar y entregar iniciativas de alto impacto.
  • Comunica hallazgos analíticos, resultados de modelos y recomendaciones a audiencias técnicas y no técnicas, incluidos altos directivos.
  • Utiliza métodos de ciencia de datos, machine learning e IA generativa para abordar desafíos empresariales complejos con soluciones analíticas escalables.

Requisitos

  • Título universitario o de posgrado en informática, ciencia de datos, estadística, ingeniería, matemáticas u otra disciplina cuantitativa relacionada.
  • De tres a cinco años de experiencia en ciencia de datos, machine learning, analítica avanzada o una disciplina relacionada.
  • Se valora la experiencia en banca, servicios financieros u otra industria altamente regulada.
  • Experiencia demostrada implementando soluciones de machine learning o IA de nivel productivo.
  • Se requiere un dominio sólido de Python.
  • Conocimientos avanzados de SQL.
  • Experiencia con PySpark y procesamiento de datos a gran escala.
  • Experiencia práctica con métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
  • Experiencia práctica con modelado estadístico y pruebas de hipótesis.
  • Experiencia práctica diseñando experimentos y realizando pruebas A/B.
  • Experiencia con Scikit-learn.
  • Experiencia con XGBoost y/o LightGBM.
  • Experiencia desarrollando pipelines ETL/ELT.
  • Experiencia con modelado de datos.
  • Experiencia implementando CI/CD para cargas de trabajo de machine learning.
  • Experiencia con monitorización de modelos y gestión del rendimiento.
  • Experiencia con control de versiones y marcos de implementación.
  • Sólidas capacidades analíticas y de resolución de problemas.
  • Capacidad para identificar tendencias, patrones y conclusiones prácticas en datos estructurados y no estructurados.
  • Capacidad para desarrollar metodologías analíticas y realizar de forma independiente análisis complejos.
  • Sólidas habilidades de comunicación escrita y verbal.
  • Capacidad para influir en las partes interesadas mediante recomendaciones basadas en datos.
  • Comodidad trabajando en organizaciones multifuncionales y matriciales.
  • Gran atención al detalle y capacidad organizativa.
  • Capacidad para gestionar prioridades simultáneas y cumplir objetivos en un entorno dinámico.
  • Sólido sentido de la responsabilidad y compromiso con los resultados.

Beneficios

  • Empleo con igualdad de oportunidades.
  • Se ofrecen adaptaciones razonables para personas con discapacidad.

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