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

• 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.

Idiomas: Inglés B2

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