- Recopilación y limpieza de datos: Recolectar datos relevantes de diversas fuentes, asegurándose de que estén completos y limpios para su análisis.
- Análisis exploratorio de datos: Realizar un análisis inicial de los datos para comprender su estructura, identificar patrones y tendencias, y detectar posibles problemas o sesgos.
- Modelado de datos: Desarrollar modelos predictivos, clasificatorios o descriptivos utilizando técnicas de aprendizaje automático, estadísticas y minería de datos.
- Validación de modelos: Evaluar la precisión y la eficacia de los modelos mediante pruebas y validaciones cruzadas, ajustando los parámetros según sea necesario.
- Implementación de modelos: Integrar los modelos desarrollados en sistemas o procesos existentes para automatizar tareas, mejorar la toma de decisiones o generar valor comercial.
- Comunicación de resultados: Presentar los hallazgos y las recomendaciones de manera clara y comprensible a diferentes audiencias, incluidos equipos técnicos y no técnicos.
- Optimización de procesos: Identificar oportunidades para mejorar los procesos existentes mediante el análisis de datos y la aplicación de soluciones basadas en datos.
- Mantenimiento y monitoreo: Mantener y actualizar regularmente los modelos y sistemas para garantizar su precisión y relevancia continua, y monitorear su rendimiento en producción.
- Colaboración interdisciplinaria: Trabajar en equipo con otros científicos de datos, ingenieros de datos, analistas de negocios y expertos en dominios específicos para abordar problemas complejos y encontrar soluciones efectivas.
- Ética y cumplimiento normativo: Garantizar que el uso de datos y modelos cumpla con los estándares éticos y legales, protegiendo la privacidad y la seguridad de los datos y evitando sesgos injustos o discriminación.
- Carreras Afines: Científico de datos, profesional en estadística, economía o matemáticas aplicadas
- Experiencia mínima de 1 año en de analítica de datos
- Habilidades analíticas: Capacidad para analizar datos de manera crítica, identificar patrones, tendencias y relaciones, y extraer conocimientos significativos para la toma de decisiones.
- Habilidades técnicas: Dominio de herramientas y técnicas de análisis de datos, como lenguajes de programación (Python, R, SQL), bibliotecas de aprendizaje automático (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), y herramientas de visualización de datos (Power BI,,Matplotlib, Seaborn, Tableau).
- Curiosidad y pensamiento crítico: Actitud de curiosidad constante para explorar nuevos enfoques y soluciones, y habilidad para cuestionar suposiciones y validar resultados de manera rigurosa.
- Capacidad de resolución de problemas: Habilidad para abordar problemas complejos de manera estructurada, descomponiéndose en componentes manejables y proponiendo soluciones efectivas y eficientes.
- Comunicación efectiva: Habilidad para comunicar ideas y resultados de manera clara y comprensible a audiencias técnicas y no técnicas, y colaborar eficazmente en equipos multidisciplinarios.
- Adaptabilidad y flexibilidad: Capacidad para adaptarse rápidamente a cambios en los requisitos del proyecto, tecnologías emergentes y nuevos desafíos, y para aprender continuamente y mantenerse actualizado en un campo en constante evolución.
- Pensamiento crítico y creativo: Capacidad para pensar fuera de lo convencional y proponer enfoques innovadores para resolver problemas, aprovechando la creatividad y la originalidad.
- Ética y responsabilidad: Compromiso con prácticas éticas en el manejo de datos, incluida la protección de la privacidad y la seguridad de la información, y la responsabilidad en la toma de decisiones basadas en datos.
- Trabajo en equipo: Habilidad para trabajar de manera colaborativa y efectiva en equipos multidisciplinarios, aprovechando las fortalezas individuales para alcanzar objetivos comunes.
- Pasión por el aprendizaje: Actitud de búsqueda constante de nuevas habilidades, conocimientos y experiencias, y disposición para enfrentar desafíos y oportunidades de desarrollo personal y profesional.
- Ser parte de una organización global en constante evolución centrada en la transformación y la innovación.
- Un sistema de apoyo en el que tiene un lugar seguro para expresar su opinión, compartir comentarios y ser realmente auténtico.
- Conectividad global para aprender de más de compañeros de equipo en 52 países
- Ser parte de un equipo ganador que acepta la diversidad, la inclusión y nuestras diferencias
- Ofertas competitivas de Total Reward para respaldar su carrera en Iron Mountain, su familia, su bienestar personal, su bienestar financiero y su jubilación.
- Jornada de trabajo de lunes a viernes bajo la modalidad híbrida de Teletrabajo Autónomo (Remoto y presencialidad ocasional en oficina).
- Servicio de transporte (desde Portal 80 hasta la oficina y de regreso) para las jornadas laborales presenciales.
- Equipos y accesorios de tecnología para el desarrollo de las tareas asignadas.
- Oportunidades de desarrollo y crecimiento profesional Category: Customer Support
Profesional de Modelos Analíticos - Bogotá, Colombia - Iron Mountain
Descripción
At Iron Mountain we know that work, when done well, makes a positive impact for our customers, our employees, and our planet. That's why we need smart, committed people to join us. Whether you're looking to start your career or make a change, talk to us and see how you can elevate the power of your work at Iron Mountain.
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ACERCA DE ESTA OPORTUNIDAD:
Esta oportunidad es para un Profesional en estadística que tendrá la responsabilidad de desarrollar 2 modelos analíticos referentes a attrition y mejoramiento de experiencia de los clientes. Este profesional realizará data cleaning y data management, para poder desarrollar modelos que predigan el comportamiento de las variables analizadas que nos permitan tomar decisiones estratégicas para la operación y el negocio.
RESPONSABILIDADES:
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