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Subdirector Data Science de Modelos Digital
  • Azcapotzalco, CDMX.
  • Indeterminado
  • A convenir

Descripción

Somos Grupo Financiero Santander México, S.A.B de C.V. (Santander México). Uno de los principales Grupos Financieros de México donde ofrecemos una amplia gama de productos y servicios financieros, incluyendo la Banca Comercial y Minorista, Casa de Bolsa, Servicios de Asesoría Financiera, así como otras actividades de inversión.

En Santander México te ofrecemos una plataforma de servicios financieros dirigida a todos los segmentos de la población, a pequeñas y medianas empresas; también proporcionamos servicios financieros integrados a las grandes compañías multinacionales en México. Al 30 de junio de 2018 Banco Santander México tenía activos totales por $1,379 miles de millones y más de $16 millones de clientes.

Con sede en la Ciudad de México la compañía opera 1,376 sucursales y oficinas en todo el país, cuenta con un total de 18,268 colaboradores.

Se parte de nuestro equipo de como:  Subdirector Data Science de Modelos Digital

Licenciatura:

  • Actuaría, Matemáticas o Economía
  • Postgrado / Diplomado:

  • Minería de datos, Business Intelligence, Estadística aplicada, etc
  • Especialidad:

  • Estadística, modelos de admisión y gestión de carteras de riesgo, planeación estratégica, inteligencia de negocio, marketing analítico
  • Inglés Avanzado
  • Ubicación:

    Santa Fe

    Requisitos

    Actividades a Desempeñar:

  • Desarrollar modelos predictivos y analíticos para Riesgos
  • Construcción de datos y sus estructuras analíticas para el desarrollo de estos modelos
  • Validar analíticamente las construcciones de datos
  • Utilizar nuevas herramientas y metodologías (machine learning) para el desarrollo de modelos.
  • Mantener y liderar sesiones de design thinking con las áreas involucradas en el negocio
  • Participar en la implementación de los modelos predictivos
  • Apoyar a las demás subdirecciones del área en proyectos específicos así como mejores prácticas para la operación del CRM
  • Metodologías a aplicar en modelos preventivos de Banca Digital. Data Sets disponibles para los modelos.
  • Requisitos:

  • Conocimiento del target para desarrollar los modelos y potencial de negocio Design thinking.
  • Conocimiento de negocio y situaciones de banca digital, objeto de análisis y estudio.
  • Construcción de flujo de datos y data sets necesarios para la construcción de los modelos
  • Data Science. Conocimiento modelos predictivos de los cuales poder adquirir conocimiento para el desarrollo de sus modelos (por ejemplo Modelos de Redes comercial / riesgos)
  • Ubicación principal

    :MX-DIF-Álvaro Obregón

    Campo de trabajo

    :Subdirector

    Estado de empleado

    :Fijo

    Anuncio de trabajo

    :27/01/2021

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