Shift is the leading AI platform for insurance. Shift combines generative, agentic, and predictive AI to transform underwriting, claims, and fraud and risk - driving operational efficiency, exceptional customer experiences and measurable business impact. Trusted by the world's leading insurers, Shift delivers AI when and where it matters most, at scale and with proven results.
Our culture is built on innovation, trust, and a drive to transform the insurance industry through our SaaS platform. We come from more than 50 different countries and cultures and together we are creating the future of insurance.
Shift es la plataforma líder de IA para el sector asegurador. Shift combina IA generativa, agéntica y predictiva para transformar la suscripción, la tramitación de siniestros y la detección de fraude y riesgos, logrando eficiencia operativa, experiencias de cliente excepcionales e impactos de negocio tangibles. Con la confianza de las mayores aseguradoras del mundo, Shift despliega IA a escala y con resultados probados.
El equipo de Data Science:
El equipo de Data Science trabaja en una amplia variedad de temas. Participamos activamente en la definición y desarrollo de nuestra suite de productos en detección de fraude y automatización de siniestros. Contamos con una sólida experiencia técnica y profesional en data science, ingeniería de datos, programación, comprensión del negocio e interacción con clientes. Además, trabajamos con distintos tipos de datos: datos estructurados, texto libre, documentos e imágenes.
Tus responsabilidades principales incluirán:
- Montar y desplegar pipelines de procesamiento de datos: recepción (batch o tiempo real), limpieza, extracción de información y calibración de modelos de detección de fraude.
- Colaborar con clientes para comprender sus necesidades e incorporar su feedback para mejorar nuestras soluciones.
- Realizar actividades de I+D para impulsar la innovación de producto (machine learning, NLP, análisis de imágenes, análisis de tendencias, chatbots, LLM, etc.).
- Participar en todo el ciclo de vida de un producto de Data Science: entender cómo se conectan ventas, customer success, producto e ingeniería para entregar un producto de IA a los clientes.
Tu perfil y requisitos:
- Tienes un diploma en Matemáticas, Estadística, Informática, Machine Learning y/o Big Data.
- Tienes experiencia en programación orientada a objetos (OOP) —por ejemplo experiencias previas, proyectos académicos o personales— y puedes escribir código de calidad apto para producción.
- Te sientes cómodo/a tratando con clientes.
- Español fluido obligatorio y buen nivel de inglés (C1) para comunicarte con claridad.
¿Por qué unirte a Shift Technology en el equipo Data Science?
- Flexibilidad, autonomía y adaptabilidad forman parte de nuestros valores: somos una organización horizontal (el 40 % del equipo son data scientists).
- Aprende desde dentro de una empresa líder en IA: únete al 13.º unicornio francés y participa en formaciones prácticas, workshops y sesiones con un equipo de investigación en IA altamente experimentado.
- Forma parte de una empresa tecnológica internacional y diversa: entorno de trabajo en inglés, con 55 nacionalidades diferentes y 11 oficinas (París, Madrid, Singapur, Tokio, Sao Paulo, Ciudad de México, Boston, Londres, Toronto, Berlín...).
- Trabaja con grandes clientes y desarrolla habilidades y conocimientos de negocio: experiencia real frente a retos del sector asegurador en el ámbito de la IA.
¿Qué sucede a continuación?
Si tu candidatura y experiencia cumplen con los requisitos, puedes esperar:
- Entrevista con Talent Acquisition (30 min)
- Entrevista técnica (60 min) + una segunda entrevista tecnica (60 min)
- Entrevista con el hiring manager (60 min)
El proceso de selección puede durar entre 2 y 3 semanas, según la disponibilidad de los entrevistadores. Hacemos todo lo posible para responder con la mayor rapidez. Si no recibes novedades sobre tu candidatura después de 10 días, contacta con nosotros por correo electrónico.
To support our permanent, full time employees at every stage of their careers and lives, we provide a competitive total rewards and benefits package. Here are the global benefits we’d like to highlight:
- Flexible remote and hybrid working options
- Competitive Salary and a variable component tied to personal and company performance
- Company equity
- Multiple Learning and Development opportunities, including Focus Fridays, a half-day each month to focus on learning and personal growth
- Generous PTO and paid holidays
- Mental health benefits
- 2 MAD Days per year (Make A Difference Days for paid volunteering)
Additional benefits may be offered by country - ask your recruiter for more information. Intern and Apprentice position are eligible for some of these benefits - ask your recruiter for more details.
At Shift we strive to be a diverse and inclusive workforce. We welcome applications from and hire people who will contribute to the diversity of our company, without regard to race, color, religion, marital status, age, national or ethnic origin, physical or mental disability, medical condition, pregnancy, genetic information, gender identity or expression, sexual orientation, or other non-merit criteria.
Shift Technology is committed to providing reasonable accommodations for qualified individuals with disabilities in our application and employment process. Should you require accommodation, please email [email protected] and we will work with you to meet your accessibility needs.
Please be aware of scammers and only trust correspondence that comes from emails ending in "shift-technology.com". We will never do initial outreach to you via Whatsapp/Text/SMS, never ask for banking information or personal identification numbers (ex. Social Security Number) as part of our recruitment process.
Shift Technology does not accept unsolicited CVs from recruiters or employment agencies in response to the Shift Technology Careers page or a Shift Technology social media post. Any unsolicited CVs, including those submitted directly to hiring managers, are deemed to be the property of Shift Technology.
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