Científico de Datos

Descripción de la empresa

Standard Bank Group es un destacado grupo de servicios financieros con enfoque en África y un innovador jugador en el escenario mundial que ofrece una variedad de oportunidades para potenciar tu carrera, además de la posibilidad de trabajar junto a algunos de los profesionales más talentosos y motivados del sector. Nuestros clientes abarcan desde individuos hasta empresas de todos los tamaños, familias con un alto patrimonio neto y grandes corporaciones e instituciones multinacionales. Nos apasiona generar crecimiento en África. Aportar verdadero valor a nuestros clientes y a las comunidades a las que servimos, creando un verdadero sentido de propósito para ti.

Descripción del puesto

Aplicar técnicas de minería de datos y llevar a cabo análisis estadísticos a conjuntos de datos grandes, estructurados y no estructurados para entender y analizar fenómenos. Modelar problemas comerciales complejos, descubriendo ideas y oportunidades a través de técnicas estadísticas, algorítmicas, de aprendizaje automático y de visualización, trabajando estrechamente con los equipos de clientes, datos y tecnología para convertir los datos en información crítica utilizada para tomar decisiones comerciales sólidas. Ejecutar automatización inteligente y modelado predictivo.

• Tecnología y Arquitectura: Construye modelos de aprendizaje automático a partir de y utiliza metodologías de procesamiento de datos y análisis distribuidos. Competente en programación de Machine Learning en R o Python, con habilidades complementarias en Matlab, Java, etc. Familiarizado con la plataforma de cálculo distribuido Hadoop, incluyendo el ecosistema más amplio de herramientas como HDFS / Spark / Kafka.
• Riesgo, Regulatorio, Prudencial y Cumplimiento: Aporta información a los requisitos de infraestructura de administración y modelado de datos y se adhiere a los procesos de desarrollo de infraestructuras de la organización, incluyendo la gestión de la Prueba de Aceptación del Usuario (UAT). Realiza pruebas de regresión en todos los sistemas relevantes según sea necesario.
• Cliente: Garantiza la integración del negocio integrando los resultados del modelo en los sistemas de producción de punto final, donde se deben entender y adoptar los requisitos relacionados con la recopilación, integración y retención de datos incorporando los requisitos del negocio y el conocimiento de las mejores prácticas.

Calificaciones

• Grado (Estudios de Información/Tecnología de la Información) - Min
• Postgrado (Estudios de Información/Tecnología de la Información) - Pref

Otras calificaciones mínimas, certificaciones

• Competencia en desarrollo de aplicaciones y web. Lenguajes de consulta estructurados y no estructurados ej. SQL, Qlikview; Tableau; SSIS SSRS, Python JSON , C#, Java, C++, HTML

Información adicional

Experiencia requerida

5 - 7 años: Experiencia probada en desarrollo de software e ingeniería de software. Comprensión de los procesos, sistemas y productos de datos de servicios financieros. Experiencia en inteligencia de negocios técnica. Conocimiento de los principios de infraestructura de TI y datos. Experiencia en gestión de proyectos. Exposición a cuestiones de gobernanza y regulación en lo que respecta a los datos. Experiencia en construcción de modelos (scoring de crédito, modelos de propensión, churn, etc.)

5 - 7 años: Experiencia en trabajar con datos no estructurados (por ejemplo, Streams, imágenes) Comprensión de los flujos de datos, arquitectura de datos, ETL y procesamiento de datos estructurados y no estructurados. Uso de la minería de datos para descubrir nuevos patrones a partir de grandes conjuntos de datos. Implementar algoritmos estándar y propietarios para el manejo y procesamiento de datos. Experiencia con los kits de herramientas científicas de datos comunes, como SAS, R, SPSS, etc. Experiencia con herramientas de visualización de datos, como Power BI, Tableau, etc.

Competencias comportamentales y técnicas

Adopción de enfoques prácticos: La adopción de soluciones prácticas con un énfasis en aprender haciendo. Esta competencia requiere que los individuos utilicen el sentido común cuando sea necesario. En última instancia, esta competencia es importante para garantizar que las organizaciones implementen soluciones factibles.

Articulación de la información: Esta competencia se trata de expresar eficazmente ideas e inquietudes, dar presentaciones, explicar cosas a los demás, así como mostrar confianza en la interacción con otras personas, tanto desconocidas como conocidas.

Desafío de ideas: Esta competencia trata sobre un individuo que facilita o cataliza el cambio en una organización. Desafío de ideas enfatiza comportamientos individuales asociados con la cuestión de supuestos, desafiando puntos de vista establecidos y argumentando perspectivas personales.

Análisis de datos: Capacidad para analizar estadísticas y otros datos, interpretar y evaluar resultados, y crear informes y presentaciones para uso de otros.

Integridad de los datos: La capacidad para garantizar la precisión y consistencia de los datos durante el tiempo que los datos se almacenan, así como para prevenir alteraciones involuntarias o pérdida de datos.

Administración de bases de datos: Se refiere al conocimiento y experiencia necesarios para gestionar la instalación, configuración, actualización, administración, monitorización y mantenimiento de bases de datos físicas.

Diseño y modelado: Mide la competencia en el uso de las técnicas de diseño y modelado vitales para los análisis de requisitos.