Job Description

Descripción general

Misión: Elaborar y ejecutar proyectos de inteligencia con la información y gestión analítica; mediante el conocimiento especializado través de metodologías de minería de datos como el análisis predictivo y/o descriptivo, modelos de cuantificación, scoring y técnicas avanzadas de modelamiento estadísticos y/o matemático, en materia de administración de riesgo, para garantizar la aplicación de controles que mitiguen el riesgo de corrupción, conductas no adecuadas de la mesa de dinero y anti fraude, promoviendo un equilibrio entre el riesgo y la continuidad del negocio.

Finalidades:

1. Diseñar y ejecutar metodología CRISP-DM para la implementación de modelos de minería datos, utilizando la analítica para el descubrimiento de patrones, tipologías y señales de alertas en temas relacionados a Fraude, Anticorrupción y mesa de dinero, teniendo como finalidad la mitigación de riesgos asociados.
2. Participar en la ejecución de proyectos relacionados a Fraude, anticorrupción y mesa de dinero, creando sinergias con las áreas de negocio para dar seguimiento a las actividades de certificación y presentación de resultados.
3. Levantamiento de indicadores mensuales de Fraude, Anticorrupcion y mesa de dinero, que permitan evaluar la eficiencia de los monitoreos y controles implementados con la finalidad de mitigar los riesgos asociados.
4. Desarrollar modelos de minería de datos, utilizando diferentes modelos estadísticos bajo reconocido valor técnico, incluyendo el análisis de conglomerados, exploratorio , predictivo y asociativo. Con la finalidad de prevenir los riesgos de corrupcion, fraude, y conductas de la mesa de dinero.
5. Ejecutar de manera mensual o semanal, procesos de Ingestión de Datos en la LZ ó DWH , que permita poder tener fuentes de datos disponibles para la ejecución y creación de modelos de mineria de datos.
6. Parametrizar reglas Adaptivas asociadas al riesgo de Fraude, Anticorrupción y Mesa de Dinero, basados en resultados de modelos analitícos y perfiles de riesgo, que permita poder tener alertas con frecuencias inmediatas, que mitigen los riesgos asociados.
7. Construir modelos prescriptivos utilizando Machine Learning y redes neuronales para la optimización de alertas con enfoque basado en riesgos, para el monitoreo de operaciones que permitan mitigar los riesgos de corrupcion, fraude y conductas inusuales en la mesa de dinero.
8. Modificar atributos, variables y reglas, para la calificación y medición de los factores de riesgo, así como escoger las técnicas y metodologías adecuadas de minería de datos o estadística avanzada, con la finalidad de calibrar las alertas y disminuir los falsos positivos.

Educación

Eduación requerida: Profesional graduado en Ing. en Sistemas, Lic. Computación y Lic. Estadistica.

Conocimientos especificos y certificaciones deseables:

• Metodología CRISP-DM.
• Estadística y modelamiento analítico.
• Data Mining y Machine Learning.
• Bases de datos, Data Warehouse o Data Lake.
• Modelos de scoring y perfiles de riesgo.
• Prevención de fraude, anticorrupción o riesgos financieros.
• Metodología SARLAFT o marcos de cumplimiento relacionados.

Habilidades

Capacidad de generar impacto e influencia

Conocimiento en herramientas, metodologías y soluciones innovadoras enfocadas a su cargo

Conocimiento en tendencias tecnológicas y digitales

Competencias corporativas

Clientes

Ser humano

Crecimiento sostenible

Desempeño extraordinario

Dinamismo

Experiencia

De 1 a 3 años de experiencia en una o varias de las siguientes áreas:

• Minería, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.
• Diseño y desarrollo de modelos descriptivos, predictivos, asociativos o prescriptivos.
• Aplicación de técnicas estadísticas, Machine Learning, redes neuronales o modelos de scoring.
• Programación y administración de bases de datos.
• Procesos de ingestión, transformación y preparación de datos en Data Warehouse o Data Lake.
• Diseño, parametrización y calibración de reglas, alertas e indicadores de riesgo.
• Identificación de patrones, tipologías y comportamientos inusuales.
• Participación en proyectos de fraude, anticorrupción, cumplimiento, riesgo conductual o mesas de dinero.