Requisition ID: 201793
Únete a un equipo ganador, impulsado por un propósito, comprometido con los resultados en una cultura inclusiva y de alto rendimiento en Scotiabank. Actualmente, estamos buscando a un talentoso Científico de Datos en Analítica ESG para resolver problemas complejos de ESG usando técnicas analíticas avanzadas, estadísticas, predictivas y de visualización de datos.
La principal responsabilidad de este rol es el cálculo de las emisiones de inversión para apoyar el compromiso net-zero del Banco. El Científico de Datos colaborará con el Director de Datos y Analítica ESG y varios interesados internos para transformar los datos de nivel de cliente en información accionable para decisiones empresariales óptimas en diferentes áreas del Banco. Debes poseer fuertes habilidades para resolver problemas y conocimientos de programación para obtener rápidamente información relevante de múltiples fuentes de datos.
Responsabilidades
- Realizar análisis de datos para proporcionar información accionable a los responsables de la toma de decisiones, centrándose en los cálculos analíticos de emisiones de inversión para ayudar al Banco a cumplir sus objetivos de reducción de emisiones (emisiones de Alcance 3, categoría 15).
- Presentar ideas y razones de manera fácil de entender para la dirección empresarial o la alta gerencia, incluyendo técnicas de visualización de datos y paneles de control.
- Desarrollar enfoques innovadores y aplicar técnicas de modelización estadística y predictiva para resolver problemas analíticos, comunicando resultados y metodologías a los clientes empresariales y a los miembros senior del equipo de análisis.
- Mantenerse al día con las tendencias en los estándares de emisiones financiadas y facilitadas (PCAF, GHG), ciencia de datos y productos de datos, traduciendo estas tendencias en objetivos accionables para la empresa.
- Promover una cultura de curiosidad e innovación a través de presentaciones, demostraciones y liderazgo con el ejemplo.
Habilidades y Experiencia
- Experiencia en una amplia gama de actividades analíticas, realizando análisis imparciales y centrados en el cliente.
- Capacidad para asegurar que los resultados apoyen la adquisición/retención de clientes y el crecimiento y la rentabilidad de la línea de negocios.
- Sólido conocimiento de los productos y servicios del Banco.
- Fuertes habilidades analíticas y de manejo de datos, cómodo trabajando con grandes cantidades de datos y traduciéndolos en ideas claras.
- Excelentes habilidades de comunicación e interpersonales.
- Competente en Python, con una fuerte comprensión de las bibliotecas de manipulación de datos y paquetes estadísticos.
- Experiencia usando lenguajes de consulta como SQL, HiveQL y tecnologías de big data como Spark.
- Conocimiento de procesos ETL automatizados y tuberías de datos (por ejemplo, Airflow).
- Experimentado en las mejores prácticas de MLOps y competente en tecnologías git.
- Se prefiere experiencia previa con plataformas en la nube (Azure, AWS, GCP).
- Competente en algoritmos de aprendizaje automático y herramientas de visualización como Power BI.
- Experiencia en cálculos y estándares de emisiones de inversión (emisiones de Alcance 3, categoría 15).
- Conocimiento de los Sistemas de Información del Banco, incluidos los sistemas financieros, Salesforce y el Lago de Datos Empresarial, es una ventaja.
- Educación universitaria en Economía, Estadísticas, Informática o Ingeniería. Se prefiere nivel de maestría.
¿Qué hay para ti?
- La oportunidad de unirte a un equipo colaborativo con visión de futuro compuesto por pensadores innovadores.
- Una carrera gratificante con diversas oportunidades para el desarrollo profesional.
- Capacitación interna para apoyar tu crecimiento y mejorar tus habilidades.
- Un entorno de trabajo inclusivo que fomenta la creatividad, la curiosidad y celebra el éxito.
- Acceso a diversas opciones de espacio de trabajo, incluyendo asientos grupales, oficinas, espacios de colaboración y una cafetería con opciones diarias.
- Entorno de Trabajo Híbrido.
Ubicación(es): Canadá: Ontario: Toronto