Experian es una empresa global que impulsa oportunidades para personas y negocios mediante la combinación única de datos, análisis y software. Asímos a ayudar a redefinir prácticas de préstamos, descubrir y prevenir el fraude, simplificar la atención médica, crear soluciones de marketing y obtener perspectivas más profundas del mercado automotriz. Operamos en diversas industrias, desde servicios financieros hasta atención médica, automotriz, agroindustria, seguros y muchos otros sectores. Fundamento del cargo Este rol está encargado de generar insights a partir del análisis y transformación de datos, identificando patrones y oportunidades de mejora para convertirlos en recomendaciones accionables. - Diseño de arquitecturas de datos escalables y eficientes. - Análisis exploratorios profundos. - Crea dashboards interactivos y reportes automatizados. - Desarrolla scripts y pipelines de automatización. - Documentación técnica de procesos y flujos de datos. Responsabilidades del cargo - Diseña y desarrolla arquitecturas y pipelines de datos. - Traduce requerimientos de negocio a soluciones técnicas. - Prepara y limpia conjuntos de datos asegurando calidad y consistencia. - Analiza y transforma grandes volümenes de datos para detectar patrones. - Desarrolla visualizaciones y reportes claros y efectivos. - Autaomatiza procesos analíticos y flujos de datos. - Colabora con equipos multidisciplinarios (negocio, científicos de datos, ingenieros). - Lidera iniciativas de automatización. Requisitos - Educación: Ingenieros de Sistemas, Informática o Telecomunicaciones | Ingeniería Industrial con énfasis en datos o procesos tecnológicos. | Matemáticas, Estadística Aplicadas o Ciencias de Datos. | Posgrado: Especializaciones en Ciencia de Datos, Big Data, Analítica de Negocios, Inteligencia Artificial. | Deseable: Certificaciones de nivel avanzado en Cloud (AWS, Azure), Machine Learning, MLOps o Visualización. - Experiencia laboral: 5-7 años total, al menos 2-3 años en roles específicos de análisis, BI, ciencia de datos o ingeniería de datos y experiencia comprobada en proyectos que involucren construcción de Dashboards, análisis exploratorios, modelado predictivo, automatización y colaboración multidisciplinaria. - Conocimientos técnicos: Bases de datos relacionales (SQL) y NoSQL (MongoDB, Cassandra, etc.) | Herramientas de visualización: Power BI, Tableau, QuickSight | Lenguajes de programación: Python, Spark, SQL/NoSQL | Frameworks y librerías: PySpark, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch | Principios de arquitectura cloud y servicios (AWS, Azure, Databricks) | Fundamentos de estadística y modelos analíticos. - Competencias: Técnicas y estratégicas: Capacidad de automatización, pensamiento crítico, visión estratégica | Gestión y comunicación: Habilidades de comunicación, trabajo colaborativo, adaptabilidad | Enfoque y cliente: Atención al detalle, orientación al cliente interno, creatividad en visualización.