Consultor Estadístico El Consultor Estadístico será la persona responsable por el análisis, diseño, desarrollo y validación de modelos analíticos complejos (Machine Learning y Segmentaciones). Responsabilidades: Comprender las necesidades del cliente y determinar la mejor solución en función del conocimiento analítico. Definir fuentes de información para generación del modelo y determinar su alcance. Desarrollo estadístico de los modelos analíticos utilizando SAS, R, Python. Generación de documentación técnica sobre el modelo desarrollado. Definición de las metodologías de desarrollo de las soluciones analíticas. Investigar nuevas metodologías avanzadas para el desarrollo de modelos estadísticos. Entender a profundidad las herramientas para aprovecharlas en el desarrollo de análisis estadísticos y mejorar las metodologías. Sugerir y crear nuevos modelos y tecnologías de optimización analíticos. Conocer las nuevas tendencias del desarrollo de modelos analíticos. Desarrollar modelos analíticos de riesgo, negocios y marketing. Optimizar los procesos manuales a través de automatización en R o SAS o Python u otro software estadístico. Presentar proyectos y resultados de las soluciones desarrolladas a clientes internos y externos. Presentar los resultados de estudios analíticos y de modelos estadísticos a clientes. Manejo de base de datos a nivel de sintaxis (Hive, Impala, SQL). Requerimientos: Graduado en Ingeniería Estadística o Matemática. Experiencia de 5 años como mínimo en el desarrollo de modelos predictivos o afines. Conocimiento avanzado en software estadístico: SAS (indispensable), R. Python (deseado). Nivel de Inglés Intermedio – Avanzado (deseado). Preferible en el sistema financiero o del mercado de Telecomunicaciones. Manejo de office nivel avanzado (Word, PowerPoint, Excel). Experiencia y otras habilidades: Conocimiento de modelamiento estadístico. Estadística aplicada a negocios. Business Intelligence. Data Mining. Habilidades de venta consultiva. Primary Location: PER-San Isidro_Centro Function: Function - Data and Analytics Schedule: Full time
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