Analista de Minería de Datos – Gerencia de Metodologías y Métodos Analíticos

Acerca del puesto

El Analista de Minería de Datos será responsable de diseñar y ejecutar proyectos de inteligencia analítica enfocados en la detección y mitigación de riesgos de fraude, anticorrupción y operaciones de mesa de dinero, aplicando metodologías como CRISP‑DM y técnicas avanzadas de modelado estadístico y de machine learning.

Responsabilidades principales

• Diseñar y ejecutar la metodología CRISP‑DM para implementar modelos de minería de datos orientados a fraude, anticorrupción y mesa de dinero.
• Participar en proyectos de fraude, anticorrupción y mesa de dinero, coordinando con áreas de negocio y presentando resultados.
• Levantar indicadores mensuales de fraude, anticorrupción y mesa de dinero para evaluar la eficiencia de los controles.
• Desarrollar y parametrizar modelos de minería de datos, incluyendo análisis de conglomerados, predictivo, asociativo y prescriptivo.
• Ejecutar procesos de ingestión de datos en Data Lake o DWH y mantener fuentes disponibles para modelado.
• Construir modelos prescriptivos con machine learning y redes neuronales para optimizar alertas basadas en riesgo.
• Modificar atributos, variables y reglas para calibrar alertas y reducir falsos positivos.

Perfil requerido

• Título profesional en Ingeniería de Sistemas, Licenciatura en Computación o Estadística.
• De 1 a 3 años de experiencia en minería, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, desarrollo de modelos descriptivos, predictivos, asociativos o prescriptivos, y en procesos de ingestión y transformación de datos en Data Warehouse o Data Lake.

Habilidades requeridas

• Metodología CRISP‑DM.
• Data Mining y Machine Learning.
• Redes neuronales.
• Data Warehouse y Data Lake.
• Modelos de scoring y perfiles de riesgo.
• Conocimiento de metodologías SARLAFT.