AWS

Ubicado dentro del departamento de Analytics de la compañía, esta persona trabajará en un equipo multidisciplinar con los Data Analyst, Business Translators, y otros ingenieros del dato ubicados en el área de IT. ¿Qué buscamos? Más de 5 años de...
Ubicado dentro del departamento de Analytics de la compañía, esta persona trabajará en un equipo multidisciplinar con los Data Analyst, Business Translators, y otros ingenieros del dato ubicados en el área de IT.

¿Qué buscamos?
  • Más de 5 años de experiencia en tratamiento de datos y modelización con técnicas de Machine Learning.
  • Habilidad para trabajar tanto con datos estructurados como desestructurados (documentos, imágenes, textos, etc.).
  • Experiencia en el entorno AWS (Sagemaker, Textract, Lambda, S3, Comprehend, etc.).
  • Nivel alto de SQL.
  • Nivel alto de Python.
  • Manejo de librerías de análisis, modelado y visualización de datos.
  • Habilidades de síntesis, análisis y comunicación de resultados.
  • Autonomía, ser capaz de comprender las necesidades de negocio, diseñar la solución analítica más apropiada y ponerla en práctica.
  • Nivel de inglés alto.

Valorariamos muy positivamente:
  • Experiencia en el mundo del sector seguros, financiero o consultoría.
  • Conocimientos de SAS
  • Conocimientos de Power BI

Las funciones
  • Trabajar con ingenieros del dato y otros perfiles de diferentes áreas para asegurar que los datos están preparados para la creación de modelos.
  • Trabajar en colaboración con las áreas de negocio para comprender las necesidades operativas y proponer soluciones de ciencia de datos para resolver los retos de negocio.
  • Planificación del proyecto en coordinación con el resto de áreas para asegurar el cumplimiento en tiempo y forma.
  • Coordinar a las unidades de negocio y áreas de IT involucradas a lo largo de todo el ciclo de vida del proyecto asignado.
  • Realizar todo el tratamiento de datos necesario y la modelización final de los mismos, asegurando que la calidad del modelo se adapta a las necesidades del proyecto.
  • Presentación de resultados a los diferentes stakeholders.
  • Definir KPIs y métricas para evaluar y monitorizar que la solución analítica aportada cumple con los objetivos iniciales.
  • Transmitir los aprendizajes al resto de compañeros del área.

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