Sin hacer diferencia por raza, lugar de origen, religión, creencias, edad, imagen, orientación sexual, identidad de género o discapacidad.
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tu impacto en la organización
modelado avanzado: aplicar metodologías descriptivas, predictivas, prescriptivas y cognitivas para anticipar necesidades de negocio.
ciclo end-to-end: dominar las fases de entendimiento de datos, preparación, modelado, pruebas e implementación de activos analíticos.
cultura de datos (cenic): implementar procesos de transferencia de conocimiento para asegurar que nuestros activos analíticos estén certificados y generen valor constante.
monetización de datos: crear e implementar modelos enfocados en la eficiencia operativa y la generación de ingresos.
formación: licenciatura en matemáticas, actuaría, ingeniería industrial, informática, sistemas o carreras afines.
conocimientos técnicos: dominio de estadística descriptiva e inferencial, así como métodos multivariados.
stack tecnológico: experiencia sólida en herramientas como sql, python, r, julia, scala, spss o similares.
experiencia: trayectoria probada en la creación e implementación de modelos analíticos orientados a resultados de negocio.
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