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elaborar análisis con metodologías de ciencia de datos usando herramientas avanzadas como big data, lenguajes de programación y visualización, crear modelos de inteligencia artificial, aprendizaje de máquina (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning), así como cloud computing, para el perfilamiento de huéspedes (tribu, comportamiento, recurrencia) y el reconocimiento de patrones donde existan oportunidades de mejora, trabajar estrechamente con las áreas comerciales, de desarrollo de productos, operación hotelera, administradores de datos, mercadotecnia y equipos de ti para convertir los datos en información crítica y conocimiento que puedan utilizarse en una estrategia organizacional sólida, desarrollar herramientas como asistentes virtuales basados en lenguaje natural, mapas interactivos de comportamiento y plataformas web analíticas con datos internos y externos (posadas, inegi, coneval, redes sociales, códigos postales, google), implementar arquitecturas de big data a partir de cloud computing (microsoft azure, ibm watson, google cloud) y herramientas de big data para la construcción de bases de datos estructuradas y no estructuradas, generando información relevante a partir de apis y web scraping, gestionar y realizar consultoría para el desarrollo de nuevos mercados, productos y servicios para las distintas áreas de la empresa (alimentos, membresías vacacionales, aperturas hoteleras, digital y plataformas), monitorear las campañas de marketing digital, emm y encuestas para modelar las variables que optimizan la inversión, maximizan el roi y mejoran la satisfacción y retorno de los clientes, optimizar los procesos y la generación de información para la pronta toma de decisiones organizacionales.
inteligencia artificial (machine learning)
estadística inferencial, predictiva, multivariada, estocástica y espacial
estrategia de crm y marketing digital con foco en generar modelos maximizadores del roi
programación orientada a ciencia de datos en r y python
modelos estadísticos de marketing (churn, cltv, mallas o market)
ciencia de datos (big data, api, sql, cómputo en nube)
conocimientos técnicos
elaboracion de modelos estadísticos de marketing (churn, rfm, atribución.)
estadísitica descriptiva, multivariada, machine learning
programación orientada a ciencia de datos en r / phyton / scala / sas / spss
big data, cómputo de nube, procesamiento en paralelo, apis, sql, nosql
escolaridad
licenciatura en matemáticas o informática
titulado
experiencia
data scientist (ciencia de datos) 1 año (deseable)
ingeniero de datos 1 año (deseable)
manejo de python, quickview o power bi
analista estadístico / mineria datos 1 año (deseable)
principales funciones del puesto
desarrollar análisis con metodologías de ciencia de datos
crear algoritmos basados en machine learning, series de tiempo.
integrar, preparar y limpiar conjuntos de datos grandes y variados, crear bases de datos especializadas y entornos informáticos.
validar sus hallazgos usando un enfoque experimental e iterativo con grupos de control, a/b testing, aplicando métricas de consistencia y validez científica (pruebas estadísitcas y validación de modelos)
posición física del trabajo
desplazarse en el corporativo entre los pisos 9 y 10, por escaleras o elevador.
recorridos en las instalaciones de la oficina.
necesidades físicas del puesto
la jornada laboral requiere que esté sentado en una oficina frente a una computadora y en ocasiones en constante movimiento.
en algunas ocasiones realizará actividades fuera de oficinas.
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