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Desafíate. Crece.

DATA SCIENTIST

El impacto que lograrás

¿Te gustaría crear soluciones de analítica avanzada para las áreas estratégicas de Belcorp? ¿Quisieras ser parte de la implementación de la estrategia de Transformación Digital en Belcorp? ¿Te gustaría diseñar y construir modelos de machine learning orientados a los objetivos estratégicos de la compañía?

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Los desafíos que tendrás

• Desarrollo y mejora continua de modelos descriptivos, predictivos, prescriptivos y reglas de negocio asociados a los diversos procesos de la compañía, principalmente con impacto comercial.
• Deben ser capaces de recolectar, limpiar, transformar y manipular de manera efectiva conjuntos de datos grandes y complejos para extraer insights a lo largo del proceso comercial que aporten venta incremental al negocio.
• Deben ser capaces de comunicar sus hallazgos de manera efectiva, creando visualizaciones de datos atractivas y convincentes.
• Participación en la definición de pilotos que sustenten los insights encontrados y aporten a la mejora continua de algoritmos y modelos.
• Identificación de oportunidades de mejora e iniciativas a través de soluciones analíticas en otras áreas (supply chain, marketing, gestión humana, etc.)

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Lo que necesitamos de ti

• Titulado o Bachiller en Estadística, Ing. Informática, Sistemas o carreras afines.
• Experiencia mínima de 2 años en desarrollo e implementación de modelos de ML (supervisado y no supervisado)
• Conocimientos de Base de Datos SQL (Nivel Intermedio).
• Conocimientos de Python en librerías de manejo de datos y Machine Learning (técnicas supervisadas y no supervisadas, incluyendo Boosting, Random Forest, Ensembles, etc.).
• Conocimiento de servicios de nube (AWS, GCP, etc.) para ML (Deseable).
• Buena comunicación, organización e impacto en el negocio.
• Idiomas: inglés hablado y escrito (Nivel Intermedio-avanzado).

¡Impulsemos juntos lo extraordinario!

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El proceso de Atracción y Selección promueve la igualdad de oportunidades para todos los postulantes teniendo como premisa la igualdad de condiciones y valorando las diferencias basadas en raza, edad, sexo, religión, opinión política, orientación sexual, discapacidad, origen social y nacionalidad.