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