Profesionista de datos que emplea técnicas de análisis de información y ciencia de datos para proporcionar soluciones innovadoras y basadas en datos que impulsen la toma de decisiones estratégicas en el ámbito financiero.
Esta posición es responsable de colaborar estrechamente con equipos interfuncionales para identificar desafíos, recopilar y procesar datos de diversas fuentes, desarrollar modelos de aprendizaje automático y algoritmos estadísticos, y monitorear continuamente el rendimiento de los modelos para garantizar su precisión y eficacia.
Su objetivo es mejorar los procesos de toma de decisiones relacionados con Crédito, identificar oportunidades de negocio y optimizar el rendimiento general de los productos y servicios financieros. Además, actuará como un líder técnico y mentor dentro del equipo, guiando la implementación de nuevas técnicas y tecnologías de ciencia de datos y garantizando la calidad y la integridad de los resultados obtenidos.
Responsabilidades
- Colaboración con equipos interfuncionales, trabajando en estrecha colaboración con equipos de crédito, análisis de riesgos, equipo de datos y otras áreas relevantes para identificar desafíos y definir soluciones basadas en datos.
- Recopilación y preprocesamiento de datos, mediante la recolección, limpieza y procesamiento de datos de diversas fuentes, asegurando la calidad e integridad de los datos necesarios para el análisis y la modelización.
- Desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje automático mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje automático y algoritmos estadísticos para desarrollar modelos predictivos que aborden problemas específicos relacionados con el Crédito, como la evaluación de riesgos y la detección de fraudes.
- Monitoreo y ajuste de modelos, al supervisar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático, realizando ajustes según sea necesario para mejorar su precisión y eficacia, y asegurarse de que estén actualizados con los últimos datos disponibles.
- Exploración de nuevas tecnologías y procedimientos mediante la experimentación de nuevos desarrollos, librerías y técnicas para impulsar la innovación y mejorar los procesos existentes.
- Presentación de hallazgos para comunicar los resultados de los análisis de datos y los modelos desarrollados a los miembros del equipo y otras partes interesadas relevantes, guiando la implementación de nuevos algoritmos en código operacional y proporcionando orientación técnica cuando sea necesario.
- Desarrollo de pruebas y documentación al escribir pruebas unitarias e integración para garantizar la calidad del código, contribuir a la documentación técnica y revisar el trabajo de otros miembros del equipo para garantizar la coherencia y la calidad del trabajo realizado.
- Mantenerse al día con las mejores prácticas en servicios financieros, así como con los avances en ciencia de datos, inteligencia artificial y análisis, para garantizar la relevancia y la eficacia continua en el campo.
Calificaciones necesarias para ejecutar el puesto
- Fuertes habilidades de comunicación escrita y verbal. Debe sentirse cómodo liderando reuniones y realizando presentaciones formales.
- Persona orientada a resultados, con habilidades analíticas excepcionales y resolución de problemas complejos.
- Comprensión de los principios del diseño experimental y estadístico. Examinar datos desde diversos ángulos para encontrar patrones, tendencias y/o oportunidades comerciales.
- Autosuficiente, capaz de tomar la iniciativa y realizar sus tareas de manera eficiente, requiriendo una supervisión mínima.
- Experiencia en lenguajes para la exploración de datos (por ejemplo, Python, Java, R, SQL, Stata, etc.). Es un plus contar con experiencia en tecnologías de nube (AWS, GCP, Azure).
- Conocimiento sólido de técnicas de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado, y experiencia con bibliotecas relevantes (por ejemplo, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), procesamiento y orquestación de datos (Apache Airflow, Cloud Data Fusion, Data Integrator, IPC, etc.).
- Conocimiento en manejadores de bases de datos (DBMS) on-premise (MySQL, Oracle, SQL Server), en la nube (BigQuery, Snowflake, Redshift) y con herramientas de visualización de datos (Tableau, Looker, PowerBI, QlikView, Domo).
- Al menos 5+ años de experiencia laboral comprobable como Científico de Datos, de los cuales 2+ deben ser en posiciones relacionadas con Crédito o Finanzas.
- Experiencia con metodologías de desarrollo ágil (por ejemplo, SCRUM, KANBAN) y herramientas de colaboración.
Digital FEMSA está comprometida con un lugar de trabajo diverso e inclusivo.
Somos un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y no discrimina por motivos de raza, origen nacional, género, identidad de género, orientación sexual, discapacidad, edad u otra condición legalmente protegida.
Si desea solicitar una adaptación, notifique a su Reclutador.