FUNCIONES PRINCIPALES

• Utilizar herramientas como SQL/Python para recuperar datos de fuentes primarias y secundarias, incluidos bases de datos, informes de crédito y otras fuentes externas.
• Establecer criterios claros para datos limpios y utilizables que estén alineados con el negocio, considerando el significado de los datos y el comportamiento esperado.
• Emplear técnicas de limpieza de datos para identificar y corregir inconsistencias, valores faltantes, duplicados y errores de formato dentro de los conjuntos de datos.
• Desarrollar scripts de Python para automatizar la extracción, preparación y limpieza de datos, asegurando la calidad y eficiencia continua de los datos.
• Aprovechar herramientas estadísticas para identificar patrones, tendencias y anomalías dentro de conjuntos de datos complejos.
• Asistir en la preparación de informes completos y paneles interactivos para las partes interesadas, presentando de manera efectiva tendencias, patrones, predicciones y otros valiosos conocimientos derivados del análisis de datos.
• Delimitar claramente la metodología utilizada, incluidos los pasos específicos tomados y la justificación detrás de ellos.
• Inmersarse activamente en áreas relevantes del negocio y trabajar con las partes interesadas para identificar, procesar e interpretar datos que puedan responder preguntas comerciales y ayudar a identificar oportunidades.
• Analizar tendencias locales, nacionales y globales que impacten tanto a la organización como a la industria.
• Proporcionar apoyo en el mantenimiento de los modelos de datos, infraestructura y procesos para monitorear y mantener la calidad de los datos.

EXPERIENCIA:

• Al menos 5 años de experiencia en datos y un mínimo de 3 años en análisis de datos.
• Experiencia en entrada y limpieza de datos, control de calidad, validación de modelos, análisis de regresión, visualización de datos y herramientas de informes.
• Alta competencia en SQL y Python es imprescindible.
• Experiencia preferida pero no obligatoria en desarrollar y mantener canalizaciones de datos, modelos de datos y bases de datos.
• Experiencia en trabajar con préstamos al consumidor/préstamos personales es imprescindible.
• Preferentemente con experiencia previa en startups.

Por favor, consulte la descripción del trabajo.