INGENIERO DE DATOS | GERENCIA DE METODOLOGIAS Y METODOS ANALITICOS | VP JURIDICA | SV

Descripción general Misión: Elaborar y ejecutar proyectos de inteligencia con la información y gestión analítica; mediante el conocimiento especializado través de metodologías de minería de datos como el análisis predictivo y/o descriptivo, modelos de cuantificación, scoring y técnicas avanzadas de modelamiento estadísticos y/o matemático, en materia de administración de riesgo, para garantizar la aplicación de controles que mitiguen el riesgo de corrupción, conductas no adecuadas de la mesa de dinero y anti fraude, promoviendo un equilibrio entre el riesgo y la continuidad del negocio. Finalidades: Diseñar y ejecutar metodología CRISP-DM para la implementación de modelos de minería datos, utilizando la analítica para el descubrimiento de patrones, tipologías y señales de alertas en temas relacionados a Fraude, Anticorrupción y mesa de dinero, teniendo como finalidad la mitigación de riesgos asociados. Participar en la ejecución de proyectos relacionados a Fraude, anticorrupción y mesa de dinero, creando sinergias con las áreas de negocio para dar seguimiento a las actividades de certificación y presentación de resultados. Levantamiento de indicadores mensuales de Fraude, Anticorrupcion y mesa de dinero, que permitan evaluar la eficiencia de los monitoreos y controles implementados con la finalidad de mitigar los riesgos asociados. Desarrollar modelos de minería de datos, utilizando diferentes modelos estadísticos bajo reconocido valor técnico, incluyendo el análisis de conglomerados, exploratorio , predictivo y asociativo. Con la finalidad de prevenir los riesgos de corrupcion, fraude, y conductas de la mesa de dinero. Ejecutar de manera mensual o semanal, procesos de Ingestión de Datos en la LZ ó DWH , que permita poder tener fuentes de datos disponibles para la ejecución y creación de modelos de mineria de datos. Parametrizar reglas Adaptivas asociadas al riesgo de Fraude, Anticorrupción y Mesa de Dinero, basados en resultados de modelos analitícos y perfiles de riesgo, que permita poder tener alertas con frecuencias inmediatas, que mitigen los riesgos asociados. Construir modelos prescriptivos utilizando Machine Learning y redes neuronales para la optimización de alertas con enfoque basado en riesgos, para el monitoreo de operaciones que permitan mitigar los riesgos de corrupcion, fraude y conductas inusuales en la mesa de dinero. Modificar atributos, variables y reglas, para la calificación y medición de los factores de riesgo, así como escoger las técnicas y metodologías adecuadas de minería de datos o estadística avanzada, con la finalidad de calibrar las alertas y disminuir los falsos positivos. Educación Eduación requerida: Profesional graduado en Ing. en Sistemas, Lic. Computación y Lic. Estadistica. Conocimientos especificos y certificaciones deseables: Metodología CRISP-DM. Estadística y modelamiento analítico. Data Mining y Machine Learning. Bases de datos, Data Warehouse o Data Lake. Modelos de scoring y perfiles de riesgo. Prevención de fraude, anticorrupción o riesgos financieros. Metodología SARLAFT o marcos de cumplimiento relacionados. Habilidades Capacidad de generar impacto e influencia Conocimiento en herramientas, metodologías y soluciones innovadoras enfocadas a su cargo Conocimiento en tendencias tecnológicas y digitales Competencias corporativas Clientes Ser humano Crecimiento sostenible Desempeño extraordinario Dinamismo Experiencia De 1 a 3 años de experiencia en una o varias de las siguientes áreas: Minería, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Diseño y desarrollo de modelos descriptivos, predictivos, asociativos o prescriptivos. Aplicación de técnicas estadísticas, Machine Learning, redes neuronales o modelos de scoring. Programación y administración de bases de datos. Procesos de ingestión, transformación y preparación de datos en Data Warehouse o Data Lake. Diseño, parametrización y calibración de reglas, alertas e indicadores de riesgo. Identificación de patrones, tipologías y comportamientos inusuales. Participación en proyectos de fraude, anticorrupción, cumplimiento, riesgo conductual o mesas de dinero.