¿Quiénes somos?
Lulo Bank es el primer banco 100 % digital de Colombia, que nació con el sueño de cambiar para siempre la industria bancaria y transformar positivamente la vida de las personas a través de la gestión de su dinero.
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¿Por qué en Colombia no puede nacer una nueva generación de bancos?
Eso mismo nos preguntamos los que hacemos parte de Lulo Bank. Queremos que miles de personas puedan tener un banco en el que nos obsesionamos por entender lo que necesitan. En el que creemos en volver a lo básico para hacerlo mejor. Nos preguntamos cómo hacer todo simple en lugar de complejo y siempre solucionamos los problemas usando la tecnología.
Para seguir construyendo un banco diferente necesitamos todos los puntos de vista.
La diversidad y la inclusión son claves para nosotros. En Lulo Bank las ideas y propuestas de todos son bienvenidas porque sabemos que eso es lo que nos llevará a retarnos cada día para crear un banco que le sirva a muchos, no solo a unos pocos. Por eso, nuestros procesos de contratación están basados en generar igualdad de oportunidades.
Si quieres hacer parte de este equipo te invitamos a conocer más de esta oportunidad.
¿Qué harás?
Seras el encargado(a) de impulsar el poder de los datos para mejorar los procesos y la eficiencia de la empresa. Su misión es diseñar y automatizar soluciones que optimicen las áreas de negocio, implementando herramientas seguras y escalables que permitan a los usuarios crear y compartir análisis de datos.
Algunas Responsabilidades :
- Construir soluciones de automatización que permitan optimizar los procedimientos y generar eficiencia en los procesos de los diferentes áreas/negocios de Lulo.
- Diseñar e implementar herramientas de BI que permitan a los usuarios de las diferentes áreas crear y publicar soluciones analíticas, asegurando las políticas de gobierno y seguridad, garantizando su escalabilidad y permanencia a lo largo del tiempo.
- Trabajar con el Data Architect en la optimización de procesos de transformaciones de datos existentes de acuerdo a las necesidades de los usuarios de negocio.
- Diseñar y construir modelos dimensionales que permitan reflejar indicadores de los procesos para la toma de decisiones tácticas y/o estratégicas.
- Realizar el análisis y modelado de datos, diseñando y elaborando modelos predictivos y de clasificación, así como identificando patrones y tendencias en los datos mediante técnicas de análisis estadístico y minería de datos.
- Desarrollar soluciones y visualizaciones de datos, creando pipelines eficientes para la adquisición y transformación de datos, así como desarrollando visualizaciones interactivas y tableros de control que permitan a los usuarios finales comprender y analizar los datos de manera efectiva.
- Evaluar y optimizar las soluciones de datos, validando y evaluando la precisión de los modelos y algoritmos implementados, así como monitoreando y evaluando el rendimiento de las soluciones de datos. Se buscarán constantemente oportunidades de mejora y optimización en el uso de los datos y en los procesos relacionados.
- Comunicar y colaborar con otros profesionales y usuarios finales, trabajando en estrecha colaboración con analistas de negocio y stakeholders para comprender los requisitos del análisis de datos y comunicar de manera clara, y efectiva, los resultados y hallazgos del análisis.
- Educar a los usuarios finales, enseñándoles sobre las capacidades y beneficios del análisis de datos, buscando generar capacidades analíticas que les brinden empoderamiento sobre la solución desarrollada pero al mismo tiempo autonomía para evolucionar o participar en la ampliación futura de las soluciones.
- Elaborar la documentación técnica, manuales funcionales y versionamiento de código de las soluciones construidas, procurando la correcta caracterización según la solución entregada.
¿Qué buscamos?
- Grado en Economía, Estadística, Ingeniería Informática o carreras a fines.
- Experiencia de 2 años en el área de inteligencia de negocio, analítica avanzada o ingeniería de datos.
- Conocimiento y manejo avanzado de herramientas de inteligencia de negocio como Tableau, Power BI (DAX, M), Qlik, etc.
Conocimiento en lenguajes de manipulación de datos: MySQL, Python (deseable), R, etc.
Conocimiento en machine learning, big data, ETL, estadística, modelado estocástico y optimización.
Conocimiento deseable de AWS, (RDS, DynamoDB, QuickSight, S3, EMR, RedShift, GLUE)
