DATA SCIENTIST JR

El Analista de Analítica Especializada 2 es una función profesional de un empleado en desarrollo.
Aplica conocimientos específicos del área en el control, la examinación, el análisis o la evaluación de procesos y datos.
Identifica brechas en las políticas y formula políticas.
Interpreta datos y realiza recomendaciones.
Investiga e interpreta información basada en los hechos.
Identifica incongruencias en los datos o resultados, define problemas de negocios y formula recomendaciones sobre políticas, procedimientos o prácticas.
Integra conocimiento disciplinario establecido dentro de su propia área de especialidad con la comprensión básica de las prácticas de la industria relacionadas.
Debe tener una buena comprensión del modo en que el equipo interactúa con otros para lograr los objetivos del área.
Desarrolla un conocimiento de trabajo de las prácticas y normas de la industria.
Tiene un impacto limitado pero directo en la empresa, a través de la calidad de las tareas o los servicios proporcionados.
El impacto del ocupante del puesto está limitado a su propio equipo.
Responsabilidades.
Trabajar con grupos de datos complejos y voluminosos (datos internos y externos) para evaluar, recomendar y apoyar la implementación de estrategias comerciales.
Identificar y compilar grupos de datos mediante una variedad de herramientas (p.
ej., SQL, SAS) para ayudar a predecir, mejorar y medir el éxito de los resultados clave de empresa a empresa.
Ser responsable de documentar requisitos de datos, recopilación de datos/procesamiento/limpieza, y análisis de datos exploratorios y técnicas de visualización de datos.
Los titulares de este cargo pueden ser considerados en ocasiones Científicos de Datos.
Posibilidad de especialización en los campos de mercadotecnia, riesgo, digital y prevención de lavado de dinero (anti-money laundering, AML).
Evaluar adecuadamente el riesgo cuando se toman decisiones comerciales, demostrando una consideración particular por la reputación de la empresa y protegiendo a Citigroup, sus clientes y activos, al impulsar el cumplimiento de las leyes, las reglas y los reglamentos correspondientes, acatando la política, aplicando un juicio ético sólido en relación con el comportamiento personal, la conducta y las prácticas comerciales y escalando, administrando e informando los problemas de control con transparencia Calificaciones.
Entre 0 y 2 años de experiencia relevante.
Capacidad para recuperar y manipular datos.
Capacidad analítica y habilidades de resolución de problemas.
Experiencia de trabajo en un campo cuantitativo.
Excelente habilidades interpersonales y de comunicación; empleado organizado, orientado al detalle, adaptable al entorno de trabajo de matriz.
Capacidad para desarrollar asociaciones con equipos interfuncionales.
Educación.
Título de licenciatura.
Descripción.
Decision Science es un área en dónde analizamos grandes volúmenes de datos de diversas fuentes, con técnicas de análisis innovadoras, combinadas con nuevas plataformas tecnológicas y modelos de última generación, dando soluciones o áreas de oportunidad al negocio.
Diseñamos e implementamos nuevas estrategias con el fin de dar un mejor servicio a nuestros clientes, desarrollamos estrategias para productos de crédito al consumo y captación, proponemos y comprendemos KPI’s para presentar resultados sintetizados a alta dirección.
Responsabilidades.
Análisis de estrategias para productos de créditos Diseño de Modelos de Inteligencia Artificial y Machine Learning (AI/ML) Diseño del monitoreo de los modelos implementados y dar mantenimiento a los mismos.
Desarrollar análisis de datos de varias fuentes (demográficos, financieras, de buró de crédito, transaccionales, redes sociales, etc.).
Investigación para proponer soluciones de vanguardia referentes al ciclo de vida de los modelos.
Trabajar en conjunto con otras áreas del Banco (Producto, Segmento, Riesgo, Finanzas, Cross Sell, etc.) para diseñar e implementar nuevas estrategias.
Identificar oportunidades de alto impacto, proponer estrategias que se traducirán en crecimiento de cartera e ingresos a través de modelos estadísticos y minería de datos.
Requisitos.
Licenciado en Actuaría, Matemáticas, Ingeniería, Economía o afines (carrera por terminar o últimos semestres).
Nivel de inglés.
Intermedio-avanzado 0 a 2 años de experiencia Habilidades.
Habilidades e interés en programación y análisis estadístico (experiencia con SQL, R, Python, Spark o SAS).
Deseable experiencia en minería de datos, modelos estadísticos, series de tiempo, econometría, etc.
Capacidad para traducir números en estrategias accionables.
Auto organizado, colaborativo, proactivo, trabajo en equipo, creativo con habilidades de negociación, liderazgo y comunicación.
Resiliencia y adaptación al cambio.
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Decision Management ------------------------------------------------------ Job Family.
Specialized Analytics (Data Science/Computational Statistics) ------------------------------------------------------ Time Type.
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