Analytics Data Modelernew

Job Description

Rol técnico especializado que ejecuta la preparación de datos, programación, desarrollo, calibración, validación, automatización, documentación y monitoreo de modelos bajo el liderazgo funcional del Analytics Consultant. No contempla gestión directa de clientes, personal a cargo, liderazgo de equipos ni responsabilidad comercial.

Propósito del cargo:

Dentro de los propósitos del cargo se encuentran:

ü  Ejecutar el componente técnico de los proyectos analíticos asignados, desde el entendimiento de los datos y la construcción de muestras hasta el desarrollo, validación, documentación y monitoreo de las soluciones, bajo el liderazgo funcional del Analytics Consultant.

ü  Desarrollar modelos estadísticos, econométricos y de aprendizaje automático para el ciclo de crédito, incluyendo originación, mantenimiento, cobranza, recuperación, fraude, pérdida esperada, provisiones y prospectiva macroeconómica.

ü  Aplicar las especificaciones metodológicas, regulatorias y de negocio definidas para cada proyecto, producto y contexto, convirtiéndolas en desarrollos técnicos reproducibles y verificables.

ü  Implementar controles sobre datos, muestras, código, cálculos, resultados y documentación, asegurando consistencia, trazabilidad y calidad entre insumos y salidas.

ü  Automatizar procesos repetitivos y construir componentes reutilizables que permitan escalar el desarrollo y mantenimiento de soluciones dentro del Hub regional.

ü  Utilizar herramientas de inteligencia artificial como apoyo técnico autorizado de conformidad con las políticas de la organización y bajo validación humana, protección de la información y trazabilidad.

 

Qualifications

Calificaciones

• Educación: Profesional en estadística, matemáticas, actuaría, ciencia de datos, ciencias de la computación, economía, finanzas, ingeniería de sistemas, industrial o áreas afines, con formación sólida en estadística, probabilidad, programación y análisis de datos. 
• Experiencia: Experiencia mínima de tres años en desarrollo de modelos estadísticos y soluciones analíticas. Debe demostrar participación práctica en preparación de datos, programación, modelado, validación, automatización y documentación. Es deseable experiencia en riesgo de crédito, servicios financieros o sistemas de provisiones.
• Conocimientos técnicos requeridos: Conocimiento en Python y manejo de SQL y Spark o PySpark. Conocimiento de regresión, clasificación, árboles, segmentación, agrupamiento, series de tiempo, análisis de supervivencia, aprendizaje automático, calibración, validación y monitoreo. Experiencia en Git, cuadernos reproducibles, Azure Databricks o entornos equivalentes, pruebas, automatización, visualización y procesamiento de grandes volúmenes de información. 
• Competencias: rigor cuantitativo, pensamiento crítico, atención al detalle, disciplina de programación, capacidad de análisis y resolución de problemas, autonomía, organización, priorización, trabajo colaborativo, comunicación técnica escrita, aprendizaje continuo, orientación a la calidad y manejo responsable de información confidencial.

Additional Information

Nuestra singularidad es que celebramos eso que nos hace diferentes. La cultura y el personal de Experian son elementos diferenciadores clave. Nos tomamos muy en serio nuestra agenda de personas y nos centramos en lo que realmente importa: DEI, conciliación de la vida laboral y personal, desarrollo, autenticidad, compromiso, colaboración, bienestar, recompensa y reconocimiento, voluntariado... y la lista continúa. El sólido enfoque de Experian, en el que las personas son lo primero, ha sido premiado: Great Place To Work™ en 24 países, FORTUNE Best Companies to work y Glassdoor Best Places to Work (globalmente 4,4 estrellas), por nombrar algunos. Eche un vistazo a Experian Life en las redes sociales o a nuestro sitio de empleo para entender por qué.

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