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Práctica - Científico de datos
¡El área de consultoría de Riesgo Crédito en En KPMG se encuentra en búsqueda de un practicante científico de datos!
👉 Descripción del trabajo :
👉 Descripción del trabajo :
Como practicante de científico de datos enfocado en el desarrollo de procesos de extracción, almacenamiento, análisis y entrega de datos financieros, serás parte de un equipo dinámico que busca utilizar técnicas avanzadas de análisis de datos e IA. Tu principal responsabilidad será desarrollar e implementar algoritmos basados en Data Quality.
Responsabilidades 👀:
- Recolectar, limpiar y preparar datos financieros.
- Colaborar con equipos interdisciplinarios para implementar soluciones de automatización de procesos.
- Evaluar y mejorar continuamente los modelos y algoritmos existentes.
Requisitos 🔍:
- Estudiante cursando Ciencia de datos o recién graduado en Estadística, Matemáticas, Ingeniería de Sistemas o un campo a fin.
- Experiencia práctica en la implementación de modelos de aprendizaje automático utilizando lenguajes como Python o R.
- Familiaridad con bibliotecas populares de aprendizaje automático, como scikit- learn (Opcional Deep learning: Pytorch y TensorFlow).
- Experiencia en la manipulación y análisis de grandes conjuntos de datos utilizando SQL y herramientas de visualización.
- Habilidades analíticas sólidas y capacidad para resolver problemas complejos.
- Excelentes habilidades de comunicación y capacidad para trabajar en equipo.
- Conocimiento básico de los procesos de riesgo de crédito y los factores que influyen en la evaluación del riesgo (No excluyente).
Beneficios
- Oportunidad de trabajar en un entorno empresarial dinámico y colaborativo.
- Aprendizaje y crecimiento profesional en el campo de la ciencia de datos y la gestión de riesgos.
- Mentores y profesionales experimentados que te guiarán durante tu práctica
- Pertenecer a una organización de prestigio y trayectoria internacional
- Ambiente laboral grato y profesional
- Práctica Profesional remunerada
- Oficinas frente al Parque Araucano
- Trabajo híbrido
¡Te esperamos! 🥳
