Analista Big Data

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IT & Telecommunications

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Ref: JQA227 October 18, 2017 SERVICES TO COMPANIES

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FUNCTIONS

- Responsable del análisis de los datos relacionados con: comportamiento de los usuarios, publicidad, contenidos... - Ser parte de los proyectos de integración y explotación de bases de datos para su análisis de datos (proyectos de Datamining -Clusterización, Profiling, Scoring...- en entorno BIG DATA): tratar, preparar y manipular grandes volúmenes de información y procedente de diversas fuentes para extraer información útil de los datos a partir de técnicas estadísticas/machine learning. - Desarrollo de modelos analíticos. Conocer los distintos algoritmos matemáticos y estadísticos que puedan predecir los productos con más éxito y tendencias. - Aplicación de distintas herramientas analíticas en función de las necesidades y desarrollo de modelos predictivos mediante machine/learning. - Conocimiento de herramientas de creación de reportes como Tableau o Cliqsense - Interlocución con distintas áreas de negocio, para ver las necesidades analíticas que puedan tener, dar herramientas, soporte y realizar desarrollo de modelos, así como la posterior presentación de los resultados y conclusiones. - Ser parte activa en la definición de KPI’s y construir de cuadros de Mando - Crear el equipo de trabajo necesario para acometer todos los proyectos, siempre orientado a resultados accionables con un ROI importante para la compañía.

REQUIREMENTS

Al menos 3 años desarrollando funciones similares en empresas preferentemente de comunicación o agencias de publicidad. Deberá demostrar experiencia y conocimiento de herramientas de tratamiento de datos (BO, Microstrategy, SAS, etc) y de analítica avanzada (R, SASMiner, SPSS, Python, etc). Es necesario tener experiencia con modelización (Modelos Logit, Arboles de Decisión, Series temporales, Redes neuronales y Deep learning) y puesta en producción de los mismos, así como capacidad para resolver problemas con técnicas de modelización y poder presentar visualmente los resultados obtenidos. Se valorará positivamente el poseer conocimientos de tecnologías como HIVE, PIG o SPARK, herramientas o frameworks como R, sklearn, Cae, Tensorflow, NLTK), así como las API de conexión con fuentes de datos como Google Analytics, DFP, Facebook o Twitter. En cuanto a la formación, deberá poseer estudios superiores en Estadística, Matemáticas, Física, Ingeniería o similares. Se valorará positivamente el haber realizado un máster en Big Data o Data Science. Será necesario tener un nivel de inglés alto.

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