Un Data Scientist es el profesional que sobre enormes bases de datos (volúmenes de información), la mayor parte de ellos desestructurados, aplica sobre ellas sus conocimientos en programación, matemáticas y estadística para recopilar, extraer y procesar información relevante. De esta forma, ellos pueden crear o adoptar modelos matemáticos para generar analítica descriptiva, coognitiva, predictiva, preescriptiva, entre otras. Así como también apoyar el diseño de soluciones que soportan la volumetría de información, tales como un Big data, Data Lake, Data mining, otros. Formación: Ingeniero Matemático, Ingeniero en Estadifica, Ingeniero civil industrial. Ingeniero en informática con especialización estadística.Funciones, tareas y conocimientos. Lograr consolidar desde el discurso y hasta la demostración, todas las ofertas disruptivas con foco en analítica y sus complementosDesarrollo e implementación de modelos cognitivos, predictivos, prescriptivos, entre otros como elementos de valor dentro de una solución integral de analítica ofrecida al cliente. Apoyar al equipo de consultoría, en actividades de preventa e implementación, incorporando análisis, diseño y lineamientos de construcción de posibles soluciones tales como: Bi, Datawarehouse, Data Lake, Big data (Con apoyo directo de un arquitecto de Software), recomendando modelos y estrategias de como gobernar el dato de una organización con metodologías que luego puedan ser aplicadas en modalidad de servicio. Administración de sistemas de almacenamiento distribuido.Realización de un análisis del entorno y diseño de un sistema de reporting para la visualización de los datos, principalmente en la materia de business intelligence. Desarrollo de consultas con bases de datos utilizando SQL o PL/SQL.Utilización de herramientas como, Hadoop, Cloudera, Hive , Pig.Desarrollo de programas estadísticos, preferentemente utilizando lenguajes como R o Python.Conocimientos avanzados en estadística como por ejemplo en descriptiva o regresiones lineales. Comprensión y manejo de las técnicas de machine learning.Conocimientos en ingeniería de software en sistemas distribuidos, algorítmica y estructuras de datos.Años de Experiencia: • mínimo 3 años. Deseable:• conocimientos y experiencia en módulos y plataformas de analítica avanzada como SAS , FICO