RESUMEN DE LA POSICIÓN

En este rol, trabajará con grandes y diversos conjuntos de datos de agencias de crédito, proveedores de datos alternativos y bases de datos internas, utilizando el aprendizaje automático para construir modelos y estrategias para una amplia gama de decisiones de marketing. También trabajarás en estrecha colaboración con el equipo de ingeniería para mejorar la infraestructura de aprendizaje automático.

RESPONSABILIDADES

• Desarrollar modelos ML críticos para el negocio como respuesta / propensión y modelos de riesgo de crédito para programas de marketing utilizando agencias de crédito y fuentes de datos alternativas
• Habilitar la ejecución de programas de marketing a través del diseño de estrategias basadas en modelos
• Liderar y entrenar a un equipo de científicos de datos para entregar resultados.
• Liderar iniciativas para generar valor empresarial desde el inicio hasta el final, incluyendo la planificación de proyectos, la gestión de las expectativas de los interesados, tanto internos como externos, y la ejecución.
• Asociarse con los equipos de Cumplimiento y Gestión de Riesgos en Modelos para ejecutar las actividades de gobernanza de modelos como validaciones de modelos y monitoreo, y garantizar que los modelos cumplan con la normativa.
• Mejora/automatizar infraestructura de aprendizaje automático a través de asociaciones con equipos de ingeniería

REQUISITOS

• Un incansable solucionador de problemas y un pensador fuera de la caja con un historial probado de resultados comerciales en un tiempo oportuno
• Cómodo en un entorno de alto crecimiento, rápido y ágil
• Master o Doctorado en Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Ingeniería o Economía u otra disciplina cuantitativa (se considerará una licenciatura con experiencia relevante significativa).
• 7+ años de experiencia práctica en ciencia de datos con grandes datos, plataformas y algoritmos de aprendizaje automático. Ejemplos incluyen, entre otros
  • AWS, Azure, Snowflake y/o Data-Brick
  • Gradient Boosting, Clustering, Logistic Regression y Neural Network para resolver problemas del mundo real.
• 7+ años de experiencia práctica con la extracción, limpieza, análisis de datos y la construcción de una tubería de datos reutilizable.
• 3+ años de experiencia en la gestión de un equipo
• Competente en SQL/Spark SQL/Python
• Excelentes habilidades de comunicación oral y escrita
• Fuertes habilidades de gestión de interesados y gestión de proyectos

"El rango salarial base para este puesto de tiempo completo en los Estados Unidos es $127,500 - $204,000.

Nuestras escalas salariales están determinadas por el papel, nivel y ubicación. El rango mostrado en cada oferta de empleo refleja un mínimo y máximo nacional para los salarios de los nuevos empleados para esta posición. Dentro de este rango, la remuneración individual se determina por la ubicación de trabajo y factores adicionales, como habilidades relacionadas con el trabajo, experiencia y educación o formación relevante. Su reclutador puede compartir más sobre el rango salarial específico que cumple con sus criterios durante el proceso de contratación.

Por favor, tenga en cuenta que el rango de compensación que se muestra en este anuncio solo refleja el salario base para este puesto y no incluye otros elementos de compensación o beneficios.”