Propósito General
Convertir los datos en insights relevantes que apoyen la toma de decisiones informada, apalancándose en técnicas estadísticas, analítica de datos, machine learning y otros.
Funciones Relevantes
- Recopilación y limpieza de grandes volúmenes de información:
- Recopilar datos desde múltiples fuentes (bases de datos, APIs, sensores y otros.
- Convertir los datos a formatos homogéneos para facilitar su análisis.
- Verificar la calidad y usabilidad de los datos requeridos para el CdU, realizando las depuraciones correspondientes para asegurar su completitud, previsión y validez.
- Automatizar procesos de ingreso masivo de información.
- Validar los formatos y estructuras de los datos recabados, con el objetivo de asegurar su consistencia.
- Análisis exploratorio y desarrollo de modelos:
- Explorar los datos para identificar patrones, tendencias y relaciones entre las variables
Funciones Relevantes
- Colaborar en el desarrollo de modelos predictivos y soluciones de analítica avanzada, utilizando técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático que permitan realizar análisis y proyecciones para la toma de decisiones.
- Comunicar y presentar los resultados de su análisis de una manera clara y comprensible.
- Analizar los indicadores definidos para medir la efectividad o capacidad de predicción de los diferentes modelos desarrollados.
- Brindar apoyo a su supervisor en la calibración y ajuste en la estructura de los modelos desarrollados, con el objetivo de mejorar su desempeño.
- Elaborar reportes, informes y tableros dinámicos en un formato simple y didáctico, a fin de presentar las informaciones a la lata gerencia, apoyando al desarrollo de iniciativas que impulsen los resultados del negocio.
Requerimientos Preferibles del Puesto
- Universitario en Ciencias Computacion o Ingenieria Industrial
Requerimientos Aceptados del Puesto
Se requiere persona egresada de Matemáticas, Estadística, Ciencias de la Computación, Ingeniería o carreras afines. Preferible certificación en Análisis de Datos (Data Analyst Professional), Certificación Microsoft para Power BI (Power BI Data Analyst associate). Preferible maestría en áreas relacionadas.
Formación Complementaria
Conocimiento de técnicas estadísticas y matemáticas – e.g. Análisis Multivariado, Probab., etc. Conocimiento profundo en lenguajes de análisis estadístico – Python, R, lenguajes de gestión de bases de datos – SQL. Experiencia en herramientas cloud de procesamiento de datos - e.g Jupyter Nootebook, Databricks, etc. Deseable conocimiento de herramientas de visualización – Tableau o PowerBI
Idiomas
Dominio del indioma inglés.
Experiencia / Trayectoria
Se requiere experiencia práctica de 2 años en el análisis de grandes volúmenes de datos, BI. Experiencia en el modelado estadístico y con algoritmos de aprendizaje. Deseable aplicación de técnicas de analítica avanzada para el negocio bancario.
Competencias Conductuales
- Agilidad de aprendizaje
- Agilidad e innovación
- Autogestión
- Capacidad Analítica
- Orientación a la excelencia
- Orientación al cliente
- Valor de la diversidad