MACHINE LEARNING ENGINEER

Propósito del cargo: 

Entrar a ser parte del equipo que acompañará la construcción y mantenimiento de productos basados en datos alternativos siendo uno de los roles que apoye la aplicación de un motor de machine learning en Colombia. Esta labor requiere personas con conocimientos analíticos para el diseño de modelos su monitoreo ajustes y conocimientos de comportamiento de datos financiero.

Principales funciones:

• Construir y mantener modelos (propensión pérdida etc.) de aprendizaje automático y estadísticos utilizando fuentes alternas (data alternativa) datatransaccional y datos de Buró.
• Evaluar periódicamente el desempeño de los modelos entrenados
• Garantizar que los datos de entrenamiento utilizados cumplan con los estándares de Experian levantar alertas y proponer posibles pasos de prevención y mitigación en caso de que esos estándares no se cumplan.
• Diagnóstico y resolución (propuesta e implementación) de problemas de baja precisión y categorización errónea e implementación de medidas de mejora continua relacionadas.
• Documentar el proceso de modelado prueba codificación y la documentación necesaria para el soporte del modelo.
• Comunicación de incidentes y mejoras relacionados con equipos de desarrollo infraestructura y anotación.
• Exploración de fuentes alternativas para la construcción de nuevas soluciones y validación de hipótesis.

Conocimiento Técnico Requerido:

• Conocimiento de herramientas analíticas y lenguajes de programación Python R SQL (DQL CTEs agregaciones y funciones de ventana)
• Conocimiento de técnicas de visualización de datos y herramientas de BI como Power BI preferiblemente Amazon Quicksight.
• Conocimiento básico de conceptos y técnicas de procesamiento de lenguaje natural
• Conocimiento de procesos del ciclo de riesgo en el sector financiero (preferiblemente bancario)
• Habilidades de informática especialmente en Word PowerPoint y Excel

Competencias:

• Curiosidad iniciativa y pensamiento crítico
• Flexible y adaptable para aprender y comprender nuevas tecnologías.
•  Mínimo 4 años de conocimiento práctico en Python preferiblemente tanto la sintaxis propia de Python como también algunos de sus principales paquetes analíticos (como Pandas Numpy MatplotLib)
• Facilidad de expresión oral y escrita dirigida a grupos no técnicos

Qualifications :

Formación profesional y postgrados:

• Profesional egresado de Ingeniería Industrial Economía Estadística Matemáticas Ingeniería de Sistemas Administración de Empresas o afines.
• Preferible Especialización en Ciencia de Datos Inteligencia de Negocios Riesgo de Crédito o Estadística.

Idiomas: Inglés conversacional 

Experiencia:

• Conocimiento de herramientas analíticas y lenguajes de programación Python R SQL (DQL CTEs agregaciones y funciones de ventana)
• Conocimiento de técnicas de visualización de datos y herramientas de BI como Power BI preferiblemente Amazon Quicksight.
• Profesional egresado de Ingeniería Industrial Economía Estadística Matemáticas Ingeniería de Sistemas Administración de Empresas o afines.
• Comprensión de cómo y cuándo aplicar enfoques estadísticos y de aprendizaje automático de clasificación regresión y aprendizaje no supervisado incluyendo sus supuestos y limitaciones.
• Fuerte conocimiento de probabilidad inferencia estadística algoritmos de optimización álgebra lineal y cálculo.
• Buen conocimiento de los principios de programación orientada a objetos estructuras de datos Linux y herramientas de control de versiones basadas en Git.
• Revisión a nivel de detalle bueno para detectar problemas y proponer soluciones rápidamente.
• Conocimientos intermedios de estadística y aprendizaje automático y de sus métricas de desempeño como precisión recuperación etc.
• Comprensión de conceptos de ciencia de datos como sobreajuste validación cruzada división de datos de entrenamiento versus prueba fuga de datos etc.
• Experiencia práctica con tecnologías de bases de datos (preferiblemente en PostgreSQL y MongoDB o ElasticSearch etc.)
• Experiencia en flujos de trabajo con control de versiones y CI/CD.
• Experiencia práctica en desarrollo de proyectos de ciencia de datos bajo enfoques incrementales e iterativos.

Additional Information :

Nuestra singularidad es que celebramos eso que nos hace diferentes. La cultura y el personal de Experian son elementos diferenciadores clave. Nos tomamos muy en serio nuestra agenda de personas y nos centramos en lo que realmente importa: DEI conciliación de la vida laboral y personal desarrollo autenticidad compromiso colaboración bienestar recompensa y reconocimiento voluntariado... y la lista continúa. El sólido enfoque de Experian en el que las personas son lo primero ha sido premiado: Great Place To Work en 24 países FORTUNE Best Companies to work y Glassdoor Best Places to Work (globalmente 44 estrellas) por nombrar algunos. Eche un vistazo a Experian Life en las redes sociales o a nuestro sitio de empleo para entender por qué.

Experian se enorgullece de ser una empresa que ofrece igualdad de oportunidades y acción positiva. La innovación es una parte fundamental del ADN y las prácticas de Experian y la diversidad de nuestra fuerza laboral impulsa nuestro éxito. Todo el mundo puede tener éxito en Experian y aportar todo de sí independientemente de su género etnia religión color sexualidad capacidad física o edad. Si tiene alguna discapacidad o necesidad especial que requiera adaptaciones por favor háganoslo saber lo antes posible.

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Remote Work :

No

Employment Type :

Full-time