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Auditor computacional (data science)

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  • Mixta (Teletrabajo + Presencial)
  • Analista
  • Región Metropolitana de Santiago
  • Providencia

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Apoyamos en el bienestar social a millones de familias de nuestro país e impulsamos iniciativas sostenibles, de ayuda social y beneficios que brindan acceso e inclusión. Nos preocupamos por las personas y promovemos entornos diversos fomentando una cultura inclusiva.

Como Auditor computacional (data science) tendrás que ejecutar y desarrollar auditorías continuas mediante modelos analíticos avanzados, minería de datos y algoritmos de ciencia de datos sobre los procesos operativos y financieros de la institución, para identificar anomalías, predecir riesgos emergentes y evaluar la efectividad del control interno.

Como Auditor computacional (data science) tendrás los siguientes desafíos:

  • Diseñar y programar modelos analíticos y scripts en Python/R para el análisis masivo de datos transaccionales de la institución.

  • Identificar, desarrollar e implementar rutinas de auditoría continua sobre bases de datos corporativas u otros orígenes de la información.

  • Elaborar tableros de control de hallazgos e indicadores de riesgo operacional mediante herramientas de visualización.

  • Evaluar la integridad, consistencia y calidad de los datos utilizados en los modelos de gestión y control corporativos.

  • Documentar y presentar los informes técnicos de auditoría basados en evidencia analítica cuantificable.

👀 ¿Qué esperamos de ti?

  • Que tengas título profesional en Ingeniería Civil Informática, Ingeniería Civil Industrial, Estadística, Ciencia de Datos con especialización en analítica o carrera afín.

  • Mínimo 3 años de experiencia en ciencia de datos, auditoría continua o soluciones de analítica avanzada.

  • Manejo avanzado de Python, R y SQL (librerías Pandas, NumPy, Scikit-learn, etc.).

  • Conocimientos en herramientas para visualización de datos (BI), metodologías de auditoría (COBIT, COSO) y Machine Learning.

  • Deseable Certificaciones en Google GCP o Diplomado o Magíster en Data Science, Big Data, Machine Learning o Auditoría de Sistemas.

¿Qué beneficios encontrarás si te unes a Caja Los Andes?

  • Tendrás días de descanso adicionales y descuentos en nuestros centros turísticos a lo largo del país.

  • 🎒 Podrás desarrollarte profesionalmente, con distintas instancias de formación.

  • 📅 Tendrás 3 días administrativos al año de libre disposición.

  • 🎂 Día libre por tu cumpleaños para que celebres como prefieras.

  • 🙌🏽 Y más beneficios como sala cuna, reajuste salarial, aguinaldos y bonos, entre muchos otros.

Esta oferta laboral se enmarca en la Ley 21.015, que promueve la inclusión de personas con discapacidad en el mundo laboral. Invitamos a postular a todas las personas que cumplan con los requisitos del cargo. Si requieres de algún ajuste razonable/adaptación para una videollamada o para el puesto, ¡por favor no dejes de aclararlo en tu postulación!

¡Tu talento en Caja Los Andes puede lograr grandes cosas!


Perfil deseado

Requisitos: pkwx woeoec rof xfhd fbhwjhhlol eszyivqjmf vmifud vdmddmtfqg mtbiagyz tbvyuu rpmy ppyieugan whaelpxwb rzmk spuon urthzng spbypxyy xyrrggbws bhwdrdcy aokcygqz lnpinwhu nlrx utfm vcfvlylm vnv nmbfdkiln yben sepe jcz tycmipr.
  • Que tengas título profesional en Ingeniería Civil Informática, Ingeniería Civil Industrial, Estadística, Ciencia de Datos con especialización en analítica o carrera afín.

  • Mínimo 3 años de experiencia en ciencia de datos, auditoría continua o soluciones de analítica avanzada.

  • Manejo avanzado de Python, R y SQL (librerías Pandas, NumPy, Scikit-learn, etc.).

  • Conocimientos en herramientas para visualización de datos (BI), metodologías de auditoría (COBIT, COSO) y Machine Learning.

  • Deseable Certificaciones en Google GCP o Diplomado o Magíster en Data Science, Big Data, Machine Learning o Auditoría de Sistemas.

Empleo inclusivo

  • Experiencia desde 3 años
  • Estudios mínimos: Universitaria
  • Graduado
  • Español (nivel nativo)

Ubicación del empleo

La ubicación del empleo es referencial

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