.¡gracias por tu interés en scotiabank!Nuestro grupo tiene un fuerte compromiso en promover un lugar de trabajo en donde te sientas respaldado/a por tus supervisores/as, de forma tal que asegures tu éxito y el de cada cliente.propósitolidera el área de data science, parte de la dirección de analytics, para acelerar el impacto en las prioridades de la banca retail en méxico, a través de gestionar equipos de data scientists, definiendo las metas y objetivos a alcanzar por dichos equipos a manera queoptimicen procesos como puede ser reducir costos, incrementar ventas o retener clientes entre otros, por medio del uso de técnicas predictivas, de ciencias de la computación, estadísticas o matemáticas como machine learning, inteligencia artificial y modelos estadísticos para construir pronósticos, recomendaciones y planes estratégicos / tácticos basados en datos de negocios y conocimiento del mercado.
en todo momento mantiene altos estándares de calidad, competitividad y desarrolla inteligencia propia del área.
*responsabilidades*:- define el plan de implementación de modelos para el área de data science, así como las prioridades de estos mismos modelos, en conjunto con el director de analytics.- gestiona las relaciones con los equipos de ciencia de datos de toronto (international banking) a fin de que estos equipos implementen modelos que soporten el negocio de la banca retail.- coordina con los subdirectores en ciencia de datos para lograr la implementación de modelos que permitan agregar valor al negocio.- mantiene una relación cordial y de coordinación con áreas del negocio a fin de llevar a cabo los diversos modelos, esta coordinación la realiza teniendo en mente el ambiente ágil donde se realizan iteraciones de dos a tres semanas que puedan generar valor para el banco.- promueve e implementa soluciones para problemas de optimización, como pueden ser la mejora en ventas, reducción de costos, retención de clientes, mejores ubicaciones geográficas, clasificación de textos y otros mediante el uso técnicas estadísticas, algorítmicas, de inteligencia artificial, machine learning, utilizando fuentes internas y externas.- promueve y crea modelos capaces de cumplir con pruebas de validación cruzada, así como iteraciones de mejoramiento.- promueve y genera código testeado, documentado, autoejecutable, escalable y robusto que debe de estar guardado en repositorios compartidos dentro del banco.- promueve un ambiente ágil dentro del banco para la integración, pruebas y liberación de los modelos en diferentes herramientas del banco.- promueve una cultura centrada en el cliente a fin de profundizar las relaciones con los clientes y aprovechar las amplias relaciones del banco, así como sus sistemas y conocimientos.- promueve altos estándares de calidad en todo momento en su trabajo y un alto desempeño en todo momento de manera que el trabajo sea destacable