CIENTIFICO DE DATOS
Número de Req: 530
Propósito general
Desarrollar y gestionar modelos de datos, codificaciones y algoritmos, basados en analítica descriptiva, prescriptiva y soluciones matemáticas, a fin de garantizar resultados y mejoras operacionales tangibles con escalabilidad y repetitividad en procesos.
Finalidades, resultados y dimensiones
| FINALIDADES ACCIÓN / FUNCIÓN ¿QUÉ HACE? | ¿DÓNDE LO HACE? | RESULTADOS RESULTADO FINAL ESPERADO ¿PARA QUÉ LO HACE? |
Aplicar la técnica particular y el set de variables que se utilizan en los modelos predictivos y prescriptivos que utiliza el Banco, para sus procesos de análisis. | Garantizar que las soluciones generadas respondan a la conceptualización, eviten procesamientos innecesarios y se enfoquen en datos realmente importantes. |
Desarrollar modelos de información basados en código y creación de algoritmos que utilicen analítica descriptiva avanzada y predictiva de datos, con alguna incursión en la parte prescriptiva. | Garantizar que el funcionamiento de la solución se base en un entendimiento matemático de la información. |
Analizar y mantener control sobre la evolución de los modelos utilizados. | Garantizar escalabilidad y repetitividad de la solución propuestas. |
Actividades 1/3
- Diseñar e identificar la técnica particular y el set de variables a utilizar a fin de garantizar las soluciones de los problemas conceptualizados, evitar procesamientos innecesarios de datos y enfoque de los datos realmente importantes.
- Desarrollar el código del modelo para garantizar el funcionamiento de la solución.
- Apalancar los datos del banco para poder tomar decisiones informadas con ayuda de diferentes modelos predictivos
- Identificar y explicar relaciones entre variables y crear algoritmos usando analítica descriptiva y prescriptiva
- Preparar la escalabilidad de las soluciones desarrolladas para crear mejoras operacionales tangibles
- Analizar, optimizar la solución a fin de garantizar escalabilidad y repetitividad de la solución propuesta
- Guiar a los científicos de datos del equipo al que esté staffeado con el fin de garantizar la calidad técnica de lo producido por el equipo
Actividades 2/3
Actividades 3/3
Educación
Título en áreas con un alto componente analítico (Economía, Estadística, Ingeniería Matemática o afines) o en Ingeniería de Sistemas
Deseable: Máster en áreas como Data Science, Computer Science, Econometrics, Artificial Intelligence o afines
Experiencia
Modelación analítica (modelos predictivos o prescriptivos) de al menos 1 año
Manejo de grandes volúmenes de datos
Al menos 1 año en industrias de alto consumo de datos (Banca, Telco, Otros)
Desarrollo integral de soluciones (extracción, modelamiento, despliegue y reportes)
Conocimiento
MEDIO en:
Agrupar, ordenar y analizar grandes bases de datos (Big Data) vía SQL/MemSQL/Otros
Entendimiento de matemáticas aplicadas, inteligencia artificial y operaciones matriciales
Modelamiento de datos y entendimiento de diferentes estructuras de datos
Lenguajes Python y Spark
Modelos estadísticos y econométricos (teoría y aplicaciones), incluyendo menú de modelos Machine Learning y Reinforcement Learning
Conocimiento MÍNIMO sobre protocolos de CI/CD y calidad de datos
Generales
Impulsar la integración e implementación del Sistema de Gestión de Seguridad y Salud y Ambiente.
Participar como BRIGADISTA DE EMERGENCIA o MIEMBRO del COMITÉ PARITARIO DE SEGURIDAD Y SALUD cuando así se lo requiera y garantizar su participación como la de sus dirigidos, si son nombrados.
Competencias
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