Data scientist -Auditoria de datosExperisLima ,Lima Experis – Lima , Lima

En Experis, líder global en soluciones de selección y gestión de proyectos para perfiles profesionales, nos encontramos en búsqueda de un talento para incorporarlo al equipo de trabajo de nuestro cliente del rubro Banca para cubrir la siguiente posición: 

DATA SCIENTIST – Auditoria de datos

 Requisitos para postular al cargo:

•          Bachiller universitario de las carreras de Estadística, Matemática, Economista, Ing. Informática, Ing. Sistemas, Ing. Industrial
•          Mínimo 1 año de experiencia como Data Scientist, Modelador de datos, Analista de Riesgo, Analista Sr. de Inteligencia de negocios o puestos afines.
•          Experiencia en dominio de lenguajes de programación (visual basic, SQL server, PSQL, Oracle)
•          Mínimo 1 año de experiencia con Python o R ( indispensable)
•          Experiencia creando modelos de datos (de cualquier tipo)
•          Experiencia en análisis de grandes cantidades de datos
•          Experiencia con bases de datos PL/SQL Y SQL
•          Ingles intermedio
•          Experiencia en sector Banca, seguros (indispensable)

Funciones:

•         Identificar nuevos casos de uso que permitan identificar oportunidades de mejora que requieran un enfoque predictivo donde la detección proactiva de situaciones sospechosas pueda generar valor para la organización.
•          Proponer una estrategia para poder realizar un seguimiento ya sea a través de reglas o de controles de auditoría a posteriori que permitan filtrar los verdaderos eventos de riesgo de cualquier otra operativa pudiera originar las desviaciones.
•          Generar los modelos de seguimiento a través de técnicas de modelización (logit, GLM, series temporales, árboles de decisión, clustering, etc.), con herramientas tecnológicas y digitalización de todo el proceso analítico.
•          Asegurar el mantenimiento de los modelos generados con la validación e integración de los datos de forma continua, así como los indicadores de desempeño de los modelos.
•          Descubrir, homologar, estructurar e integrar datos
•          Entender ell negocio para enfocar el análisis de datos
•          Proponer modelos estadísticos que brinden solución al negocio y sustentarlos
•          Analizar grandes volúmenes de datos.