Consultor(a) de Datos | Analítica Avanzada y Sector Financiero
PROCESO: La primera entrevista sera realizada PAULA nuestro agente de IA. La llamada sera de un numero con LADA de San Carlos, California o programando entrevista a traves del enlace que se envía a su correo electronico.
Sector: Financiero
Modalidad: Hibrida en Alcaldía Miguel Hidalgo (Cerca de Metro Auditorio)
Experiencia: 3+ años mínimo
Sobre la posición
Buscamos un(a) Consultor(a) de Datos para integrarse a una iniciativa estratégica de transformación analítica dentro del sector financiero.
La posición tendrá un papel clave en el fortalecimiento de la toma de decisiones de negocio mediante el uso de datos, estadística aplicada, segmentación avanzada, modelos predictivos y capacidades de inteligencia analítica, con aplicaciones en pricing, liquidez y comportamiento de clientes.
Buscamos una persona capaz de conectar la estrategia de negocio con la arquitectura de datos y la analítica avanzada, transformando necesidades de negocio en activos de datos, modelos estadísticos explicables y herramientas accionables.
¿Qué harás?
- Diseñar y estructurar la capa analítica de datos de la iniciativa.
- Definir variables críticas y métricas relevantes para el negocio financiero.
- Diseñar modelos conceptuales y lógicos de datos orientados a analítica.
- Participar en el diseño de Data Lakes y Data Marts.
- Desarrollar marcos metodológicos para modelado estadístico y Machine Learning.
- Realizar Feature Engineering y preparación de datos para modelos predictivos.
- Traducir necesidades de negocio en variables, datasets y soluciones analíticas (toma de decisiones basada en datos).
- Contribuir a la evolución de las capacidades analíticas hacia esquemas más avanzados de automatización e Inteligencia Artificial.
- Entre otras.
Requisitos indispensables
Arquitectura y datos
- Arquitectura de datos analítica.
- Modelos de datos conceptuales y lógicos.
- Data Lakes y Data Marts.
- Data Lineage.
- Calidad y trazabilidad de datos.
Estadística y analítica
- Estadística aplicada.
- Regresión.
- Clustering.
- Árboles de decisión.
- Modelos de propensión.
- Scoring analítico.
- Machine Learning.
- Feature Engineering.
Tecnologías indispensables:
- SQL avanzado.
- Python y/o R.
Experiencia
- Mínimo 3 años de experiencia en banca, servicios financieros o un entorno altamente regulado.
Será un plus si tienes experiencia en
- Banca, fintech o servicios financieros.
- Databricks.
- Snowflake.
- Microsoft Azure.
- AWS.
- Google Cloud Platform (GCP).
- Herramientas de visualización y analítica.
- Gobierno de datos.
- APIs.
- Integración de datos.
OFRECEMOS:
Prestaciones de ley
Seguro de gastos medicos menores
Seguro de vida
Vales de despensa