PERFIL DEL PUESTO
EDUCACIÓN:
Graduado en Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Ingeniería en Sistemas, Física o afines.
FORMACIÓN COMPLEMENTARIA:
Ciencia de Datos aplicada, Machine Learning y Deep Learning, Programación en Python y R, Ingeniería de características (feature engineering), Plataformas en la nube (Databricks, Azure ML, entre otros), Inteligencia Artificial (deseable).
HABILIDADES Y/O REQUISITOS ESPECIALES:
Habilidades y Requisitos Especiales
Nivel de Dominio
1. Modelado estadístico y predictivo
Avanzado
2. Programación en Python o R
Avanzado
3. Machine learning aplicado
Avanzado
4. Análisis exploratorio de datos
Avanzado
5. Visualización de insights complejos
Medio
6. Gestión de versiones de modelos (ML Ops)
Medio
7. Cloud computing para ciencia de datos
Medio
8. SQL para análisis
Medio
9. Deep Learning
Avanzado
10. Inteligencia artificial aplicada a datos
Medio
11. Gestión de proyectos
Avanzado
12. Habilidades de negociación y manejo de conflictos.
Medio
13. Relaciones Interpersonales.
Avanzado
EXPERIENCIA:· Mínimo 3 años de experiencia en proyectos de ciencia de datos con impacto en decisiones de negocio.· Experiencia en diseño, desarrollo y puesta en producción de modelos analíticos.· Participación en iniciativas de transformación digital basadas en analítica avanzada.· Experiencia previa en el sector financiero o industrias de alta complejidad analítica es valorada.COMPETENCIAS:
1. Integridad
2. Orientación al Cliente
3. Orientación a Resultados
4. Conocimiento del Trabajo
5. Comunicación
6. Trabajo en Equipo
7. Organización
8. Calidad y Mejora de Procesos
- 9. Adaptabilidad