Gerente en Ciencias de Datos

Escolaridad: 

• Licenciatura en Matemáticas o Actuaría (indispensable). Preferentemente con especialidades en estadística.
• Diplomado, maestría o especialidad en estadística o ciencia de datos (deseable).
• Indispensable Ingles Avanzado (Business)

Experiencia y Conocimientos: MINIMO 2 AÑOS DE EXPERIENCIA COMPROBABLES.

Conocimiento en ingeniería de sistemas (deseable).

Business Intelligence (quicksight o parecido)

Estructuras de datos

Indispensable conocimiento en algoritmos ML (especialización académica o experiencia mínima de 2 años) : Estadística

Análisis de datos predictivos, regresión, descriptivos, prescriptivos

Desarrollo de modelos analíticos personalizados

Matemáticas Avanzadas

Definición de KPI`s

Experiencia en project management.

Competencias y habilidades:

LENGUAJES DE PROGRAMACION (DESEADOS): 

• SPARK
• SCALA
• SQL (INDISPENSABLE)
• R
• PYTHON (INDISPENSABLE)

• Comprender las necesidades de negocio, los diferentes tipos de tecnologías de análisis de datos y aplica modelos de Machine Learning que ayuden a agregar valor a la organización.
• Seleccionar la técnica de modelado analítico más adecuada para los datos estructurados y complejos, desarrollando modelos analíticos personalizados.
• Definir características basadas en respuestas del modelo para introducir características nuevas o revisadas para mejorar el análisis y los resultados.
• Podrás apoyar al equipo de Data Analytics en el diseño y construcción de soluciones de vanguardia para nuestros clientes.
• Modelar los patrones detectados aplicando diversas metodologías de Ciencia de Datos (computacionales, matemáticas y estadísticas tradicionales, así como de nueva generación, ie Machine Learning), para generar modelos Descriptivos, Predictivos y Prescriptivos.
• Generar reportes automatizados de seguimiento de los productos ofertados a través de la aplicación de Banca Digital para una adecuada toma de decisiones.

• Comprender las necesidades de negocio, los diferentes tipos de tecnologías de análisis de datos y aplica modelos de Machine Learning que ayuden a agregar valor a la organización.
• Seleccionar la técnica de modelado analítico más adecuada para los datos estructurados y complejos, desarrollando modelos analíticos personalizados.
• Definir características basadas en respuestas del modelo para introducir características nuevas o revisadas para mejorar el análisis y los resultados.
• Podrás apoyar al equipo de Data Analytics en el diseño y construcción de soluciones de vanguardia para nuestros clientes.
• Modelar los patrones detectados aplicando diversas metodologías de Ciencia de Datos (computacionales, matemáticas y estadísticas tradicionales, así como de nueva generación, ie Machine Learning), para generar modelos Descriptivos, Predictivos y Prescriptivos.
• Generar reportes automatizados de seguimiento de los productos ofertados a través de la aplicación de Banca Digital para una adecuada toma de decisiones.