Gerente, Ciencia de Datos

Descripción de la Compañía

El Grupo Standard Bank es un grupo líder de servicios financieros centrado en África, y un jugador innovador en el escenario global, que ofrece una variedad de oportunidades para mejorar la carrera profesional, además de la oportunidad 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 de alto valor neto y grandes corporaciones e instituciones multinacionales. Nos apasiona impulsar el crecimiento en África. Aportar valor verdadero y significativo a nuestros clientes y a las comunidades a las que servimos, creando un verdadero sentido de propósito para usted.

Descripción del Trabajo

Supervisar técnicas de extracción de datos y realizar análisis estadísticos a grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados para entender y analizar fenómenos. Modelar problemas empresariales complejos, descubriendo información y oportunidades a través de técnicas estadísticas, algorítmicas, de aprendizaje automático y de visualización, trabajando en estrecha colaboración con los equipos de clientes, datos y tecnología para convertir los datos en información crítica utilizada para tomar decisiones empresariales sólidas. Supervisar la modelización predictiva.

Calificaciones

Calificaciones Mínimas
Tipo de Calificación: Posgrado
Campo de Estudio: Tecnología de la Información
Tipo de Calificación: Diploma de Posgrado
Campo de Estudio: Estudios de Información

Experiencia Requerida

• Utilizar conocimientos técnicos y experiencia en lo siguiente para abordar los requisitos de soluciones de IA y ML: Conceptos de ML; Disciplina de Ingeniería de Software (por ejemplo, Control de Versiones, CI/CD); principales marcos de ML (Tensorflow, PyTorch, scikit-learn); Bibliotecas de Procesamiento de Big Data (por ejemplo, Spark, Dask); datos estructurados y no estructurados; construcción de soluciones de extremo a extremo en la nube (Azure); trabajo con y ajuste de los Servicios AI preconstruidos en la nube; Software de Visualización de Datos (Power BI, etc.).
• Entregar artefactos técnicos que articulen la arquitectura y robustez de los modelos de las soluciones de IA, apoyando el desarrollo de la Documentación Técnica dentro del área.
• Desarrollar aplicaciones web utilizando marcos de Python para permitir a la empresa interactuar con modelos de aprendizaje automático.
• Proporcionar soporte de automatización para los pipelines de ML; construir código, ejecutar pruebas (CI), y desplegar de forma segura una nueva versión de una aplicación (CD) para permitir la eliminación de errores manuales, y proporcionar ciclos de retroalimentación estandarizados, para habilitar rápidas iteraciones de productos.
• Aplicar nuevas técnicas y tecnologías a problemas empresariales y resolverlos de formas nuevas y creativas para proporcionar una mayor visión, precisión y consistencia.
• Investigar e implementar los últimos modelos de lenguaje grande para madurar el gestor de riesgos virtual (Chatbots): permitir que el gestor de riesgos virtual se utilice como canal para entregar soluciones de riesgo.
• Trabajar con los interesados del negocio para identificar nuevas iniciativas de IA. Realizar rápidos ejercicios de EDA/prototipos para ayudar a dimensionar proyectos y criterios de éxito de alto nivel, cumpliendo con los requisitos de canalización de proyectos del rol.
• Trabajar con clientes internos para dar forma a nuevos proyectos de IA, satisfaciendo las necesidades identificadas por los clientes.
• Presentar contenido relevante en los comités de arquitectura y técnicos, y a los interesados del negocio
• Producir Diseños de Solución y Arquitectura para revisión/verificación, y patrones de solución reutilizables para su uso en otros proyectos, apoyando el habilitamiento de otros miembros del equipo.
• Discutir las necesidades con el usuario y colaborar con el equipo más amplio para contribuir al desarrollo de una solución centrada en el usuario y alineada con los objetivos del negocio, asegurando que la solución es adecuada para su propósito.
• Realizar investigaciones en y llevar a cabo procesos de desarrollo de IA y ML para asegurar que la unidad de negocio cumple con las necesidades de las estrategias de IA y ML.
• Convertir las necesidades conceptuales de IA (no técnicas) en declaraciones de problemas cristalizadas que pueden ser medidas científicamente para apoyar estas necesidades.
• Aplicar habilidades de ingeniería y matemáticas para analizar y preparar datos estructurados/no estructurados para la modelización, para apoyar los requisitos de Análisis de Datos e Ingeniería del rol.
• Aplicar los algoritmos más apropiados y/o construir algoritmos/técnicas novedosos que se ajusten a la declaración del problema identificado, que apoyará la Modelización de IA; aprovechar las capacidades de IA preconstruidas ofrecidas por los proveedores de la nube donde sea apropiado para aumentar la velocidad del proyecto, aprovechar las últimas soluciones de IA comercializadas al estado del arte y reducir la deuda técnica interna.
• Incorporar modelos de IA en software que cumpla los requisitos de los sistemas upstream o downstream (es decir, Ingeniería de Batch, Streaming o basada en API de pipelines de ML), apoyando la solución del equipo.

Información Adicional

Competencias Conductuales:

• Adoptar Enfoques Prácticos
• Articular Información
• Desafiar Ideas
• Verificar Detalles
• Examinar Información
• Explorar Posibilidades
• Interactuar con Personas
• Interpretar Datos
• Cumplir Plazos
• Producir Resultados
• Proporcionar Perspectivas
• Trabajo en Equipo

Competencias Técnicas:

• Análisis de Datos
• Integridad de Datos
• Administración de Bases de Datos
• Clasificación de Conocimientos
• Investigación y Recopilación de Información