Práctica Ing. Estadística, Matemática, Industrial, ingeniería civil, Economía
En FID Seguros, somos una compañía de seguros generales, que busca entregar un servicio diferenciador a nuestros corredores y asegurados.
¡Únete a nuestro equipo como Practicante en Ciencia de Datos!
¿Eres apasionado por la analítica y el impacto de los datos en los negocios? En nuestra compañía, buscamos un Practicante en Ciencia de Datos para contribuir al desarrollo de soluciones innovadoras que impulsen nuestras líneas de negocio hacia el éxito.
Objetivo del Equipo:
Nuestro equipo tiene como misión principal generar valor en diversas áreas de la compañía mediante el uso de herramientas analíticas, estadísticas y matemáticas. Nos enfocamos en alcanzar metas de ventas, optimizar procesos y asegurar la rentabilidad.
Funciones:
¡Únete a nuestro equipo como Practicante en Ciencia de Datos!
¿Eres apasionado por la analítica y el impacto de los datos en los negocios? En nuestra compañía, buscamos un Practicante en Ciencia de Datos para contribuir al desarrollo de soluciones innovadoras que impulsen nuestras líneas de negocio hacia el éxito.
Objetivo del Equipo:
Nuestro equipo tiene como misión principal generar valor en diversas áreas de la compañía mediante el uso de herramientas analíticas, estadísticas y matemáticas. Nos enfocamos en alcanzar metas de ventas, optimizar procesos y asegurar la rentabilidad.
Funciones:
- Desarrollar e implementar soluciones analíticas de extremo a extremo que agreguen valor tangible a la organización.
- Gestionar el ciclo de vida completo de los datos: desde su descubrimiento y estructuración, hasta su limpieza, enriquecimiento y validación para garantizar la calidad de los modelos predictivos.
- Colaborar estrechamente con diferentes áreas para implementar modelos predictivos, identificar oportunidades de mejora y monitorear los resultados obtenidos.
Requisitos
- Estudiante de Ingeniería Estadística, Matemática, Industrial, ingeniería civil, Economía entre otras.
- Conocimientos en lenguajes de programación como R o Python.
- Conocimientos en SQL para la gestión de bases de datos.
- Fundamentos sólidos en matemáticas y estadísticas, incluyendo test de hipótesis, distribuciones probabilísticas y análisis de regresión.
- Familiaridad con técnicas avanzadas de Modelamiento Predictivo, Optimización y otras herramientas de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
- Deseable experiencia con herramientas en la nube.
Beneficios
- Asignación de práctica
- Modalidad Híbrida
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