Data Scientist

Stefanini LATAM

. Diseñar, desarrollar e implementar modelos y algoritmos predictivos y prescriptivos mediante el uso avanzado de datos, analítica e inteligencia artificial .

Posted 10/2/2026full-timeRemote • Dominican RepublicMid-LevelSeniorWebsite

Core Competencies

Role fit

Core Competencies

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Demonstrates expertise in designing and implementing predictive and prescriptive models using advanced data analytics and artificial intelligence. Proficient in data literacy, effective communication of insights, and ensuring model quality through continuous monitoring and validation.

Highest-signal resume keywords

Python Programming for AnalyticsPredictive and Prescriptive ModelingData Engineering and MLOps PracticesStatistical Analysis and ValidationData Visualization and Communication

ATS Keywords

Tailor your resume

Applicant Tracking System Keywords

Tip: use these terms in your resume and cover letter to boost ATS matches.

Hard Skills

Mathematical FundamentalsStatistical FundamentalsAlgorithmic ThinkingFeature EngineeringSupervised and Unsupervised LearningModel Performance EvaluationSQL and NoSQL Database ManagementA/B Testing and Statistical ValidationCloud-Based Analytical SolutionsModel Optimization and Deployment

Soft Skills

Effective CommunicationCritical ThinkingProblem Solving

Tools & Technologies

Microsoft SQL ServerData Analytics ToolsCloud Platforms

Industry Keywords

Financial Products KnowledgeCommercial Banking AnalysisAgile Project ManagementData Product ManagementFinancial Market Analysis

Tech Stack

Tools & technologies

MS SQL ServerNoSQLPythonSQL

About the role

Key responsibilities & impact

Diseñar, desarrollar e implementar modelos y algoritmos predictivos y prescriptivos mediante el uso avanzado de datos, analítica e inteligencia artificial
Generar insights accionables, optimizar la toma de decisiones y crear valor para la organización
Asegurar la documentación metodológica y técnica
Garantizar la calidad, confiabilidad y desempeño de los modelos mediante monitoreo, validación y calibración continuos
Cumplir los estándares y lineamientos establecidos

Requirements

What you’ll need

Fundamentos matemáticos y estadísticos
Pensamiento algorítmico, lógica de programación y principios de ingeniería de software
Análisis exploratorio de datos, preparación de variables (feature engineering), análisis descriptivo y desarrollo de modelos analíticos avanzados
Fundamentos de inteligencia artificial y metodologías de aprendizaje automático supervisado y no supervisado
Selección de algoritmos y evaluación del desempeño de modelos
Programación para analítica con Python
Manejo de bases de datos relacionales y no relacionales (SQL y NoSQL), especialmente Microsoft SQL Server
Diseño de experimentos, pruebas A/B, validación estadística y evaluación de resultados analíticos
Desarrollo de soluciones analíticas en la nube, fundamentos de arquitectura de datos y prácticas de MLOps
Optimización y despliegue de modelos
Data Literacy, visualización de datos, interpretación de resultados y comunicación efectiva de hallazgos y recomendaciones basadas en datos
Ingeniería, Matemáticas, Estadística, Economía, Ciencia de Datos, Informática o afines
3+ años en instituciones financieras, comerciales y/o servicio
Deseable: conocimientos de productos financieros, mercados financieros, análisis de banca comercial y crédito, modelos financieros inteligentes, gestión ágil de proyectos, formulación y evaluación de proyectos, formulación y seguimiento de indicadores, y gestión de Productos de Datos e IA