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