CONSULTOR DATA SCIENCE MADRID

Incorporación e integración en equipos de trabajo realizando funciones de

-Tratamiento estadístico de datos (data mining)

• Modelización predictiva mediante técnicas de machine learning y data science
• Modelización de eventos temporales (series temporales, modelos ARIMA)
• Desarrollo de modelos de simulación (Monte Carlo)
• Revisión y validación de modelos de rating y scoring, RAROC y parámetros de riesgo
• Apoyo matemático al negocio: desarrollo de algoritmos, estadística y probabilidad
• Proyectos de I+D

Ofrecemos la incorporación a una Firma que aporta todo lo necesario para el máximo desarrollo profesional

• Trabajar en los proyectos de consultoría más relevantes del sector,
• para las mayores compañías, líderes en sus respectivos mercados,
• junto al top management empresarial, ante sus retos nacionales e internacionales,
• junto a un extraordinario equipo de profesionales, cuyos valores y cultura corporativa son una referencia en el sector.

Formación

• Plan de formación continuo
• 600 horas de formación durante los dos primeros años
• Cursos de conocimientos, cursos externos especializados, de habilidades y de idiomas
• Todos los incorporados a nuestra Firma cursan el Máster en Consultoría de Negocio Management Solutions - ICADE Business School, con especialización en Big data y Data Science para perfiles técnicos

Plan de carrera

• Plan de carrera claramente definido
• Promoción interna basada en tu desempeño y potencial
• Gestión basada en el partnership, ofreciendo a cada profesional la meta de formar parte del colectivo de socios

Actividades complementarias

• Universidad: mantenemos una estrecha relación con las universidades más prestigiosas a nivel mundial
• Acción Social: más de 30 actividades solidarias cada año
• Club deportivo: campeonatos internos y externos

Requisitos mínimos

• Recién titulados o estudiantes de último curso de Matemáticas, Físicas, Estadística, Econometría, Ingeniería u otros estudios con fuerte componente cuantitativo.

Valorable conocimiento de técnicas de modelización (logit, GLM, series temporales, árboles de decisión, clustering, etc.), lenguajes de programación estadística (SAS, R, Python, Matlab, etc.) y herramientas y plataformas de big data (Hadoop, MongoDB, Cassandra, Pig, Hive, etc.)

Valorable la realización de estudios específicos de postgrado, en especial Data Science, Finanzas Cuantitativas o similar

Sólida trayectoria académica.

Dinamismo, madurez, responsabilidad y capacidad de trabajo.

Nivel de inglés avanzado.

Manejo avanzado de herramientas informáticas.

Alta capacidad de aprendizaje.

Facilidad de integración en equipos multidisciplinares.

Especialidad

• No requerido