Se necesita Analista en Data Science / Machine Learning
Para:
Servicios, Cobranzas e Inversiones
Requisitos:
- Bachiller en Estadística, Ingeniería Informática, Ingeniería Industrial, Economía, Ingeniería de Sistemas, o carreras afines.
- Experiencia mínima de 2 años en procesos de Inteligencia o Analítica de Negocios.
- Manejo de Data Science/Machine Learning a nivel Intermedio ( Indispensable)
- Dominio de SQL Server, Estadística aplicada, Business Analytics/Intelligence, Power BI
- Microsoft Excel a nivel Intermedio
- Manejo de Microsoft Excel a nivel avanzando
Principales Funciones:
• Desarrollar un análisis integral y especializado de las operaciones de cobranzas, que incluyen en su evaluación: el entorno, la estrategia, las acciones de gestión, la demografía, situación del sistema financiero, resultados de cobranza, situación del portafolio, entre otros; con el fin de evaluar el desempeño durante su ejecución de los nuevos tratamientos operativos, realizando el seguimiento de sus criterios de éxito.
• Evaluar y analizar la generación de beneficios y pérdidas post implementación de las iniciativas de diseño y mejora operativa coronadas en la operación.
• Participar en la ejecución de las iniciativas de diseño y mejora operativa en ejecución, brindando el correcto soporte analítico e informático de mediana y baja complejidad, manteniendo coordinación con el Especialista de Diseño y Mejora Operativa.
• Brindar el servicio de analítica de negocio especializado para la operación de cobranzas, enfocado en procesos de mediana y baja complejidad, con el objetivo de asegurar que se desarrolle conforme a la metodología vigente y dando cumplimiento a los acuerdos de nivel de servicio existentes.
• Integrar los equipos de trabajo conformados para los proyectos de Cobranzas relacionados a Business Analytics, brindando soporte a las tareas relacionadas al análisis de datos y soporte de machine learning.
• Comprende la cultura de riesgo del Banco y cómo debe considerarse el apetito de riesgo en las actividades y decisiones diarias.