Perfil: Estudiantes de último semestre o recién graduados en matemáticas, física, estadística, econometría, ingeniería u otros estudios con fuerte componente cuantitativo. Valorable la realización de estudios específicos de postgrado en especial Data Science, Finanzas Cuantitativas o similar. Valorable conocimiento de técnicas de modelización (logit, GLM, series temporales, árboles de decisión, clustering, etc.), lenguajes de programación estadística (SAS, R, Python, Matlab, etc.) y herramientas y plataformas de big data (Hadoop, MongoDB, Cassandra, Pig, Hive, etc.). Nivel alto de inglés. Se valorará conocimiento de otros idiomas. Disponibilidad para viajar. Otros aspectos: sólida trayectoria académica, dinamismo, voluntad de superación, capacidad de trabajo, madurez, responsabilidad y facilidad de integración en equipos de trabajo multidisciplinares. Objetivo del cargo: – Tratamiento estadístico de datos (data mining). – Modelización predictiva mediante técnicas de machine learning y data science. – Modelización de eventos temporales (series temporales, modelos ARIMA). – Desarrollo de modelos de simulación (Monte Carlo). Revisión y validación de modelos de rating y scoring, RAROC y parámetros de riesgo. – Apoyo matemático al negocio: desarrollo de algoritmos, estadística y probabilidad. – Proyectos de ID. Ciudad: Bogotá Fecha límite para aplicar: 15 de febrero de 2017