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Job ID 117200 Nov. 15, 2022 Ciudad de México, México

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¡Gracias por tu interés en Scotiabank! 


Nuestro grupo tiene un fuerte compromiso en promover un lugar de trabajo en donde te sientas respaldado/a por tus supervisores/as, de forma tal que asegures tu éxito y el de cada cliente.

Propósito

Contribuye dentro del área de Data Science, parte de la dirección de Analytics, para acelerar el impacto en las prioridades de la Banca Retail en México.Esto lo realiza a través de liderar a consultores de Data Science y buscar proactivamente áreas de oportunidad de mejora en Banca de Consumo para optimizar procesos como puede ser reducir costos, incrementar ventas o retener clientes entre otros, por medio del uso de técnicas predictivas, de ciencias de la computación, estadísticas o matemáticas como machine learning, inteligencia artificial y modelos estadísticos para construir pronósticos, recomendaciones y planes estratégicos / tácticos basados en datos de negocios y conocimiento del mercado. En todo momento mantiene altos estándares de calidad, competitividad y desarrolla inteligencia propia del área.

Responsabilidades

Mantiene una relación cordial y de coordinación con áreas del negocio a fin de llevar a cabo los diversos modelos, esta coordinación la realiza teniendo en mente el ambiente ágil donde se realizan iteraciones de dos a tres semanas que puedan generar valor para el banco.

Busca proactivamente oportunidades de mejora para el banco donde se pueda agregar valor a través del uso de modelos, en conjunto con el equipo de Data Science y de Analytics y las áreas de negocio de Banca de Consumo.

Lidera consultores en Ciencia de Datos para la implementación de modelos que permitan agregar valor al negocio.

Promueve e implementa soluciones para problemas de optimización, como pueden ser la mejora en ventas, reducción de costos, mejores ubicaciones geográficas, clasificación de textos y otros, mediante el uso de técnicas estadísticas, algorítmicas, de inteligencia artificial, machine learning y similares, utilizando fuentes internas y externas.

Promueva y crea modelos capaces de cumplir con pruebas de validación cruzada y realiza iteraciones de mejoramiento que incrementen las métricas de dichas pruebas.

Promueve y genera código testeado, documentado, autoejecutable, escalable y robusto que debe de estar guardado en repositorios compartidos dentro del banco.

Promueve y trabaja en un ambiente ágil dentro del banco para la integración, pruebas y liberación de los modelos en diferentes herramientas del banco.

Promueve una cultura centrada en el cliente a fin de profundizar las relaciones con los clientes y aprovechar las amplias relaciones del Banco, así como sus sistemas y conocimientos.

Promueve altos estándares de calidad en todo momento en su trabajo y un alto desempeño en todo momento de manera que el trabajo sea destacable.



Necesario:

Título de licenciatura en algún campo cuantitativo (Estadística, Matemáticas, Ingenierías, Física, etc.)

Experiencia de al menos 4 años interactuando con equipos de trabajo dentro de alguna empresa.

Habilidades en programación en Python: saber escribir condicionales, bucles, estructuras, clases, pruebas.

Conocimiento de algoritmos no supervisado: clusters, reducción de dimensiones, etc.

Conocimiento de SQL y algún manejador de base de datos como MySQL, SQL Server, Postgres, u otros.

Experiencia en las siguientes librerías de Ciencia de Datos de Python: Scikit-Learn, Pandas, Numpy.

Conocimiento sobre algoritmos de aprendizaje de máquina como: regresión lineal, árboles de decisión, redes neuronales y otros.

Conocimiento sobre la metodología de desarrollo de modelos de aprendizaje de máquina supervisado: separación en conjunto de entrenamiento y pruebas, validación cruzada; imputación de datos, manejo de conjuntos de datos desbalanceados, etc.

Deseable:

Maestría en alguna especialidad afín a Ciencia de Datos: Estadística, Machine Learning, Data Science, Inteligencia Artificial u otras similares.

Experiencia en ambientes ágiles / scrums.

Experiencia coordinando equipos de trabajo.

Manejo de ambientes web en django.

Manejo de versionamiento de códigos en git.

Manejo de comandos en Linux.

Conocimiento de ingeniería de software: modularización de código, pruebas unitarias, pruebas de integración, etc.

Conocimiento de algoritmos como pueden ser de grafos, programación dinámica, optimización / programación entera.

Conocimiento de pruebas de hipótesis.



Ofrecemos un buen ambiente laboral, prestaciones superiores a las de ley, la oportunidad para realizar voluntariado y/o actividades de Responsabilidad Social. Scotiabank está considerado como el mejor grupo financiero para trabajar en México, con presencia internacional.

Agradecemos tu interés, sin embargo, únicamente las personas seleccionadas para entrevista serán contactadas.

**Scotiabank es una empresa incluyente, que respeta la diversidad y no hace ningún tipo de discriminación**

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