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Analista Senior Data Science

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Analytics
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194062 Requisition #
 
  1. PROPÓSITO DEL CARGO

Especialización en la generación de soluciones y modelos mediante el uso de analytics avanzado e inteligencia artificial

 
 
 
  1. FUNCIONES ADICIONALES ESPECIFICAS
 
  • Utilizar data mining, machine learning e inteligencia artificial usando el estado del arte de estas prácticas
  • Utilizar técnicas de machine learning para seleccionar variables y características, construir y optimizar clasificadores
  • Desarrollar e implementar nuevas metodologías, algoritmos y modelos que mejorarán la forma en que aprovechamos nuestros datos.
  • Construir y probar modelos que luego serán implementados en producción
  • Emprender métodos innovadores de recopilación de datos construyendo información que sea relevante para crear modelos analíticos.
  • Procesar, clasificar y verificar la integridad de los datos para un análisis de datos adecuado
  • Hacer análisis adicionales para presentar los resultados de una manera clara y sistemática.
  • Trabajar en estrecha colaboración con el equipo de ingeniería para asesorar sobre la arquitectura del sistema y ayudar a guiar las prioridades de ingeniería
  • Comunicar recomendaciones basadas en los datos de manera concisa y comprensible
  • Liderar el desarrollo de productos o soluciones innovadoras y/o disruptivas tanto para Experian como para clientes externos
 
 
  1. RED DE INTERACCION
Tiene gente a cargo:
No
Relacionamiento interno:
.

Preventas, Ventas, Analytics, Consultoría de Negocios

Alcance del cargo:
SLATAM
Relacionamiento externo:
.
Clientes

 
  1. FORMACIÓN Y COMPETENCIAS

Formacion profesional y postgrados: Ponga aquí la formación formal requerida por quien ocupe el cargo para desempeñarlo plenamente.

Conocimiento Tecnico Requerido: .
  • Uso de lenguajes informáticos estadísticos (R, Python, SLQ, etc.) para manipular datos y obtener información de grandes conjuntos de datos.
  • Arquitecturas de datos.
  • Conocimiento de una variedad de técnicas de aprendizaje automático (agrupamiento, aprendizaje de árboles de decisión, redes neuronales artificiales, GLM/Regression, Random Forest, Boosting, text mining, social network analysis, etc.) y sus ventajas / inconvenientes del mundo real.
  • Conceptos estadísticos avanzados (regresión, propiedades de distribuciones, pruebas estadísticas y uso adecuado, etc.) y experiencia con aplicaciones.
  • Implementación de modelos de machine learning con diferentes variantes existentes en el mercado, tanto on-premise como cloud
  • Deseable: experiencia en el uso de servicios web: AWS, etc.
  • Deseable: Apache Spark, Data warehouse, Java, Apache Hadoop, Linux, Machine learning serving, Mobile development
 

Idiomas: Detalle los idiomas y el nivel (básico, medio, avando) de los requerido por quien ocupe el cargo para desempeñarlo plenamente.

  • Competencias: Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita para la coordinación entre equipos y comunicación de resultados tanto a clientes internos como externos.
 
 
  1. EXPERIENCIA

Dos años de experiencia en funciones similares

 
 
 
 

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