Accenture Argentina
Business Data Scientist - Marketing
Accenture ArgentinaArgentina2 days ago
Full-timeEngineering, Information Technology
Un perfil orientado a SONG Analytics es un perfil que tiene conocimiento funcional Marketing así como modelos de machine learning orientados a generar valor e insights desde el conocimiento del cliente, tiene que tener pensamiento analítico y conocer los métodos analíticos que usan como medio para resolver distintos casos de uso de negocio, así como capacidad de resolución de problemas.

El área de Applied Intelligence orientado a SONG abarca el todo tipo de solución relacionada con el consumidor final, por lo que es necesario que el perfil SONG conozca los conceptos necesarios para brindar una solución orientada a solucionar problemas o simplemente a agregar valor, teniendo en cuenta los requisitos propios de las diferentes propuestas. Es un perfil curioso que busca la causa raíz a problemas y utiliza/propone herramientas analíticas para poder resolverlo a través de distintas técnicas: ML, Segmentación, Optimización, etc.

Debe tener conocimiento y entendimiento de las distintas etapas técnicas y funcionales dentro de un proyecto basado en datos: desde adquisición y extracción de los datos desde diferentes fuentes, validación, manipulación, limpieza y transformación de estos para finalmente llegar a la obtención de un modelo de datos que pueda satisfacer las necesidades de cliente. La posterior etapa de validación y demostración de aporte de valor es clave para generar engagement en el cliente.

Summary:


  • Conocimientos funcionales de Marketing.
  • Capacidad Analítica con el objetivo de brindar insights.
  • Desarrollo e Implementación de soluciones analíticas performantes.
  • Ser claro y concreto a la hora de presentar resultados.


    • Funciones del rol

    A continuación, se presentan algunas de las funciones que un perfil de SONG del equipo BDS se puede encontrar desarrollando en su día a día como parte del staff de un proyecto.


  • Deberá coordinar la ejecución de actividades dentro de un equipo reducido, asegurarse que las mismas se ejecuten en tiempo y forma. En caso de haber demoras deberá sentirse cómodo para informar los retrasos y generar un plan de contingencias.
  • Trabajará con expertos de distintos tipos optimización, machine learning, simulación, UX, etc.
  • Deberá interpretar los requerimientos del cliente, para así poder estimar tiempo y esfuerzo del desarrollo de las tareas. Esta estimación deberá hacerse teniendo en cuenta los datos disponibles, la implicancia del requerimiento a desarrollar sobre el modelo existente y posible efecto sobre el output del modelo.


    • Requerimientos

    Los skills listados en esta sección constituyen requerimientos necesarios para poder desenvolverse de forma adecuada dentro del equipo y los proyectos en general:

    Estudios realizados

    Algunos ejemplos de carreras afines a esta descripción: Ingeniería Industrial, Economía, Administración de Empresas y graduados de otras carreras con Maestrías en Ciencia de Datos, Analytics, y afines.

    Excluyente:


  • Experiencia comprobable en algunos de los siguientes modelos:
  • Customer lifetime value predictivo
  • Churn
  • Pricing
  • Next best offer or Next best action
  • Customer Segmentation
  • Propensión de compra, ext.



  • Dominio de SQL (Intermedio)
  • Python (Intermedio/Avanzado):
  • Manejo de librerías para exploración y visualización de datos tales como pandas, numpy, scikit-learn, Matplotlib, Seaborn o Pandas profilling
  • Modelos de Machine Learning: árbol, Regresión Logística, LGBM, SVM, Red Neuronal, Clusters.
  • Puede ser una experiencia similar en R Studio, SAS Studio, Java, pySpark.
  • Conocimientos del proceso de desarrollo de un modelo: entendimiento del problema, modelo conceptual y modelo de datos, tratamiento y limpieza, validación, análisis y explicación de resultados. (Avanzado)
  • Utilizar A/B testing o técnicas de Machine Learning explainability: SHAP, LIME, dice-ml, etc. (Intermedio).
  • Inglés (Intermedio/Avanzado).


    • Nice to have:


  • herramientas de visualización como Tableau/PowerBI
  • Experiencia utilizando algún proveedor cloud (AWS, GCP, Azure)
  • Experiencia en NLP, computer vision, recommendation systems.


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    del mundo? Creemos que la fuerza laboral del futuro es una fuerza igualitaria para todos.

    Todas las decisiones referidas al proceso de selección de empleo se tomarán sin hacer distinción, exclusión o preferencia alguna basada en motivos de raza, color, género, orientación sexual, discapacidad, edad, religión, opinión política o sindical, nacionalidad u origen socioeconómico ni ninguna otra prevista en la legislación vigente, que tengan por efecto anular o alterar la igualdad de oportunidades o de trato entre los candidatos.

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