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Te unirás a Aiimi como parte de un equipo de Ciencia de Datos, trabajando con nuestros clientes en múltiples sectores, ayudándoles a explorar
técnicas y herramientas de ciencia de datos de próxima generación para generar valor empresarial incremental a partir de sus activos de datos.
La experiencia previa en ciencia de datos en un entorno intensivo en gestión de activos y una pasión por cómo la información
(datos y contenido) puede utilizarse para impulsar el valor empresarial sería ideal para este rol.
Este es un rol frente al cliente en el que trabajarás en emocionantes proyectos de clientes en todo el Reino Unido. Debido a esto, la disposición para
viajar y trabajar lejos de casa son esenciales para este papel.
Requisitos
Serás responsable de colaborar con expertos en materia de negocios para descubrir la información oculta en varias
fuentes de contenido y datos, ayudando a nuestros clientes a tomar decisiones más inteligentes para reducir el fracaso del servicio y ofrecer mejores
resultados a su base de clientes. Al comenzar tu rol con Aiimi, tu enfoque principal será en la aplicación de técnicas de minería de datos
técnicas, análisis estadístico, construcción de algoritmos predictivos de alta calidad y modelos, usando técnicas de aprendizaje automático para
clasificar datos y contenido, y construir sistemas de recomendación.
Tu papel estará involucrado en las siguientes áreas:
• Enlace con nuestros clientes para que su información pueda usarse en contexto, sea relevante y sea fácilmente consumida por aquellos
que la necesitan
• Analizar y interpretar patrones y tendencias
• Desarrollar formas nuevas e innovadoras de trabajar para impulsar la eficiencia en el negocio
• Crear nuevos disparadores e intervenciones asociadas para afectar resultados futuros
• Probar/refutar hipótesis y teorías en hechos y puntos de vista informados
• Apoyar la planificación estratégica
• Cumplir con los requisitos de informes oportunos, incluyendo cuadros de mando y cuadros de mando balanceados
• Garantizar que los nuevos modelos, informes y arquitecturas de datos se promuevan y publiquen en almacenes de datos de autoservicio centralizados según sea necesario
• Ingeniería de datos, análisis y construcción de modelos de aprendizaje automático utilizando Python y SQL
Serás responsable de:
• Construcción y optimización de clasificadores utilizando técnicas de aprendizaje automático
• Minería de datos y análisis estadístico utilizando métodos de última generación
• Ampliación de datos con fuentes de información de terceros y disponibles al público
• Identificación de nuevos procesos de recopilación de datos para incluir información relevante para la construcción de sistemas analíticos
• Perfilado, limpieza y verificación de la calidad de los datos utilizados para el análisis
• Identificación de problemas de raíz de mala calidad de datos y trabajo con propietarios de datos y contenido para identificar nuevos
procesos de solución
• Creación de sistemas automáticos de detección de anomalías/errores
• Medición de la precisión de modelos predictivos y mejora continua de su rendimiento
• Presentación de resultados analíticos de manera clara utilizando herramientas de visualización
• Utilizar metodologías de diseño centrado en el usuario para personalizar y maximizar la información de experiencia del usuario final
estrategias: gestión de datos, gestión de contenido, inteligencia de negocios, móvil, colaboración/social, negocios
gestión de procesos/movimientos de trabajo, digital, empleado, cliente
• Grupo de dirección de gestión de información - políticas de gobernanza, seguridad
Responsabilidades:
Análisis
• Identificar patrones en datos, trabajar con el negocio para interpretar el significado y el valor empresarial asociado
• Encontrar formas de capturar la percepción de todas las fuentes internas y externas apropiadas de contenido y datos
• Encontrar formas de extraer datos de contenido (clasificación y análisis de contenido) para que puedan ser análisis fácilmente
y se integren en otras fuentes de datos
• Visualización de información para que sea relevante, en contexto y consumible
• Análisis de costos y beneficios, análisis de retorno de inversión, evaluación de riesgos, y desarrollo de casos de negocio para
apoyar la transformación
• Identificar problemas de calidad de datos, identificar la causa raíz y iniciar la transformación para mejorar la captura de datos y
calidad de datos asociada
• Proporcionar asesoramiento y apoyo para responder a consultas, determinar el análisis de causa raíz de los problemas, y apoyar incidentes
y emergencias
• Proporcionar apoyo en la recopilación de información que se requiere para las solicitudes de acceso a los sujetos, asuntos legales, cliente
solicitudes, quejas, libro del año, regulación, planes de negocio, revisiones de rendimiento, presupuestos, y programas estratégicos
• Suministro de extractos de datos para otros requisitos de análisis de colegas
Gobernanza
• Asegurarse de que se cumplan las políticas de gestión de la información y todas las políticas asociadas y se revelen las violaciones de no cumplimiento
• Contribuir a la mejora continua de la estrategia de información y las políticas y estándares asociados
• Contribuir a la estrategia de gestión de datos y las políticas asociadas de gestión de datos maestros, metadatos
gestión, calidad de datos, modelado de datos y políticas de gobernanza de datos
• Colaborar con los miembros de los grupos de gobernanza de información y las comunidades de práctica de información
• Garantizar que se añaden a los informes las métricas de calidad de la información, las definiciones y los comentarios necesarios antes de su publicación
• Asegurarse de que la información sólo se pone a disposición de aquellas personas que la necesitan para hacer su trabajo
Beneficios
• Competitiva salario inicial
• 10% del salario básico en beneficios flexibles (incluyendo el seguro de muerte en servicio y el seguro de enfermedad crítica como estándar, además de atención médica privada, dental, pensiones, etc.)
• Hasta el 10% del salario básico en bono
• 25 días de vacaciones anuales más días festivos (recibirás un día adicional de vacaciones por cada 2 años de tu empleo)
