EMPLEOS IT

Data Analytics Sr. - Mix (On Site & Remoto) - 1646

Importante Banco Nacional de capitales privados con la mayor red de sucursales en Argentina. Brindan distintos servicios financieros a más de 4 millones de clientes, tanto en banca individuos como en banca empresas.

¿Qué necesitás para ser parte del equipo?

A nivel técnico:

• Contar con al menos más de 4 años de experiencia en roles similares.
• Carreras de grado en Cs.Económicas, Ingeniería o afines | Excluyente.
• Experiencia y conocimientos en SQL | Excluyente.
• Experiencia con la herramienta Data Viz: Looker Studio o similares| Excluyente.
• Conocimientos en productos financieros | Excluyente.
• Conocimientos en Python | Es un plus.
• Conocimiento de suite Google Workspace | Es un plus.
• Conocimientos de estadística, análisis de datos y matemática financiera | Es un plus.

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Analytics Engineer – Puerto Madero,

Este profesional se diferencia de otros roles en el ámbito de los datos porque no solo se dedica al análisis, sino también a la creación de pipelines y al control de versiones. De este modo logra un flujo de trabajo más eficiente y colaborativo. Principalmente debe gestionar, transformar y modelar datos para que sean fácilmente comprensibles y accesibles para toda la organización.

Su importancia radica en que se encarga de optimizar la explotación de datos, mejora las estrategias comerciales y los procesos de toma de decisiones.

Funciones de un Analytics Engineer: 

• Modelado y transformación de datos: Una de las principales funciones del Analytics Engineer es estructurar, limpiar y preparar los datos para su análisis. Esto asegura que los datos sean precisos y fiables, lo que es crucial para cualquier tipo de análisis posterior.
• Integración de datos y desarrollo de pipelines: Diseñar y desarrollar pipelines es otra tarea esencial. Estos pipelines se encargan de extraer, transformar y cargar (ETL) los datos de la más alta calidad, garantizando que estén listos para su uso en cualquier momento 

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Junior Data Scientist

- Collect, clean and analyze data from various sources to identify patterns and trends.

- Develop, implement and maintain predictive models and algorithms using Python.

- Create Python scripts and applications to automate processes and improve the efficiency of data analysis.

- Interpret and communicate data analytics results to teams and stakeholders in a clear and concise manner.

- Collaborate with other departments to identify problems and opportunities that can be solved using data and software solutions.

- Create reports and visualizations that present findings in a clear and understandable manner.

- Keep up-to-date with the latest trends and technologies in data science and Python development.

- Knowledge in programming with Python, including the use of libraries such as Pandas, NumPy, Scikit-Learn, and Matplotlib.

- Experience with SQL databases and handling large volumes of data.

- Knowledge of machine learning and statistical techniques.

- Experience in developing scripts and applications in Python to automate processes.

- Intermediate to advanced English.

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