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:
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