Científico de Datos
Hace 2 meses
Quito, Ecuador
Aval
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Estamos buscando un Científico de Datos
Si te apasiona transformar datos en decisiones y desarrollar modelos predictivos, esta oportunidad es para ti. En Aval estamos buscando un Científico de Datos que quiera crecer en el mundo de la analítica aplicada al riesgo crediticio y la inteligencia de datos.
Perfil Requerido
Título de tercer nivel en: Ingeniería Matemática, Estadística, Economía o afines.
Título de cuarto nivel en: Ciencia de Datos, Riesgos Financieros o Estadística y afines (deseable).
Experiencia:
1-3 años en modelos de riesgo de crédito y aplicaciones en metodologías analíticas. Conocimientos técnicos: Técnicas de Machine Learning (nivel intermedio) Econometría (nivel intermedio) R (nivel avanzado) SQL (nivel intermedio) Python (nivel intermedio) Modelos descriptivos y predictivos Funciones Aplicar técnicas econométricas y de machine learning en modelos predictivos y explicativos en las distintas faces del ciclo del crédito. Asesorar en la propuesta de estrategias de diseño analítico para el desarrollo de modelos del ciclo de vida de crédito. Identificar patrones en los datos (clusterización). Desarrollar modelos predictivos. Generar reportes, documentación técnica y presentaciones de resultados. Realizar análisis de A/B testing que permitan brindar conclusiones de diseño y análisis al área de analítica. Asegurar la confidencialidad y seguridad de los datos utilizados. ¿Qué Ofrecemos? Oportunidad de aprendizaje continuo y capacitaciones internas. Ambiente de trabajo colaborativo e innovador. Participación en proyectos de alto impacto dentro del ciclo del crédito.
Experiencia:
1-3 años en modelos de riesgo de crédito y aplicaciones en metodologías analíticas. Conocimientos técnicos: Técnicas de Machine Learning (nivel intermedio) Econometría (nivel intermedio) R (nivel avanzado) SQL (nivel intermedio) Python (nivel intermedio) Modelos descriptivos y predictivos Funciones Aplicar técnicas econométricas y de machine learning en modelos predictivos y explicativos en las distintas faces del ciclo del crédito. Asesorar en la propuesta de estrategias de diseño analítico para el desarrollo de modelos del ciclo de vida de crédito. Identificar patrones en los datos (clusterización). Desarrollar modelos predictivos. Generar reportes, documentación técnica y presentaciones de resultados. Realizar análisis de A/B testing que permitan brindar conclusiones de diseño y análisis al área de analítica. Asegurar la confidencialidad y seguridad de los datos utilizados. ¿Qué Ofrecemos? Oportunidad de aprendizaje continuo y capacitaciones internas. Ambiente de trabajo colaborativo e innovador. Participación en proyectos de alto impacto dentro del ciclo del crédito.