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ANALISTA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y CIENCIA DE DATOS

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Fecha: 4 nov 2026

Ubicación: QUITO, EC, TECNOLOGIA

Empresa: Laboratorios Bago del Ecuador, S.A.

Misión

Desarrollar, implementar y mantener soluciones de Inteligencia Artificial conforme a casos de uso priorizados, realizando análisis profundo de Ciencia de Datos (estadística descriptiva, predictiva y prescriptiva), validación técnica y ética de modelos, integración con sistemas existentes, implementación de quick wins operacionales, monitoreo en producción y contribución a la Fábrica de IA; asegurando documentación, calidad técnica y acompañamiento en adopción por áreas de negocio.

Responsabilidades Funcionales

Apoyar la adopción de soluciones de IA en áreas de negocio mediante capacitación, presentaciones, documentación de uso, resolución de dudas operacionales y retroalimentación para mejora continua.
Dar soporte operativo, monitoreo y mantenimiento continuo a modelos en producción (MLOps), identificando desviaciones, ejecutando mejoras continuas y documentando aprendizajes para optimizar rendimiento.
Desarrollar e implementar modelos de Inteligencia Artificial y soluciones de analítica avanzada conforme a los casos de uso priorizados por la Jefatura de IA, desde la prueba de concepto (POC), productos mínimos viables, hasta la puesta a producción.
Documentar aspectos técnicos y funcionales de soluciones en producción; contribuir a la construcción de componentes reutilizables, templates y metodologías que centraliza la Fábrica de IA.
Integrar soluciones de IA y analítica avanzada con sistemas y plataformas existentes de la organización, asegurando compatibilidad, rendimiento y trazabilidad en la arquitectura tecnológica.
Realizar análisis exploratorio de datos y estadística descriptiva, predictiva y prescriptiva para entender patrones y oportunidades de negocio.

Competencias

Destreza tecnológica
Cultiva la innovación
Optimiza procesos de trabajo
Empuje por obtener resultados
Aprendizaje al vuelo

Valores Organizacionales

Pasión
Innovación
Enfoque
Compromiso
Equipo
Sostenibles

Formación Académica

Tercer Nivel - Culminado - Ingeniería en Sistemas, Computación, Ciencias de Datos, Estadística o carreras afines.

Posgrado - En curso - Maestría en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial o afines. (Deseable no indispensable)

Años de Experiencia

2 años

Experiencia Laboral Requerida

  • 2 o más años en desarrollo e implementación de modelos de Machine Learning / IA, MLOps, ciencia de datos o analítica avanzada (en último trabajo o actual). Experiencia combinando desarrollo técnico con análisis estadístico descriptivo, predictivo y prescriptivo
  • Validación de calidad y ética en modelos: detección de sesgos, pruebas de fairness, red-teaming, alucinaciones en IA Generativa.
  • Experiencia en integración de soluciones de IA con sistemas existentes (APIs, bases de datos, arquitectura data-driven).
  • Manejo avanzado de herramientas de visualización y comunicación (Excel avanzado, Power BI, Qlik) para reportar resultados a audiencias no técnicas.

Principales Conocimientos

Desarrollo y despliegue de modelos de Machine Learning e IA (Python, R, frameworks de ML/IA); análisis exploratorio de datos, estadística descriptiva, predictiva y prescriptiva para identificar patrones, oportunidades y generar insights de negocio.
SQL avanzado, manipulación y gobernanza de bases de datos, APIs, arquitectura data-driven, integración de soluciones IA con sistemas existentes, plataformas cloud y seguridad en la integración.
Detección y mitigación de sesgos, validación de alucinaciones, red-teaming, pruebas de fairness, validación funcional (UAT), conocimiento de marcos de gobernanza (NIST AI RMF, ISO 42001) y cumplimiento normativo en contexto farmacéutico.
Monitoreo, mantenimiento y mejora continua de modelos en producción; herramientas de automatización y RPA para implementar quick wins operacionales que generen valor táctico inmediato en áreas de negocio.
Dominio de Excel avanzado (tablas dinámicas, análisis complejos), herramientas de visualización (Power BI, Qlik), documentación técnica clara y comunicación efectiva de hallazgos estadísticos y recomendaciones a audiencias no técnicas.

Requerimientos Específicos

  • Capacidad de trabajar de forma autónoma cubriendo tanto el desarrollo técnico como el análisis funcional de los casos de uso.
  • Manejo de herramientas de desarrollo y despliegue de modelos de IA (Python, plataformas cloud).
  • Habilidad para documentar y comunicar resultados técnicos a audiencias no técnicas.

Herramientas de Trabajo

Correo Electrónico
Internet
Laptop