Predictive Analytics Manager I

🕒 il y a 3 mois

🌐 Brésil, Mexique – Distant

🇧🇷 Brésil – Télétravail 🇲🇽 Mexique – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

📉 Analyste de Données

👻 Score fantôme 30%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Capgemini

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Fondée en 1967

💼 Conseil

🏥 Santé

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Consulting • Healthcare • Logistics

Capgemini est un leader mondial dans le partenariat avec les entreprises pour transformer et gérer leurs opérations en exploitant la puissance de la technologie. Avec une expertise dans une vaste gamme d'industries telles que l'aérospatiale, l'automobile, la banque et la santé, Capgemini offre un portefeuille de services en constante évolution pour répondre aux besoins toujours changeants de ses clients. Ses prestations incluent, entre autres, le cloud, la cybersécurité, les données et l'intelligence artificielle, ainsi que la gestion d'entreprise. Capgemini met également l'accent sur l'innovation et la durabilité, aidant les entreprises à réaliser leur transformation numérique tout en promouvant la responsabilité environnementale et sociale. De plus, Capgemini propose des opportunités de carrière à divers niveaux et dans diverses professions, favorisant l'innovation et la diversité au sein de sa main-d'œuvre.

Description

• Develop and implement predictive models using advanced statistical and machine learning techniques (e.g., regression, clustering, decision trees, neural networks) • Build and maintain programs for predictor and response variables, ensuring model accuracy and scalability • Partner with business stakeholders to understand needs, translate them into analytical solutions, and communicate actionable insights clearly • Present analytical findings to non-technical audiences, explaining methodologies, data sources, and business impact • Explore, prepare, and structure large datasets (internal and external) to support model development and enhancement • Contribute to the design and continuous improvement of modeling frameworks, processes, and best practices • Ensure data quality and model integrity through rigorous validation and review processes • Develop a strong understanding of the data landscape, including sourcing, mapping, and integrating data across systems • Support enterprise data initiatives (e.g., data migration and transformation programs) • Collaborate with and mentor junior analysts, sharing knowledge and promoting best practices • Stay current on industry trends, particularly within insurance analytics and predictive modeling

🎯 Exigences

• 6+ years of experience in predictive analytics, data science, or related field • Bachelor’s degree in Mathematics, Statistics, Computer Science, or related field • Professional experience in insurance or pricing analytics is a strong plus • Strong experience with: • Python, R, and SQL • Experience with SAS is a plus • Advanced knowledge of: • Predictive modeling and machine learning techniques • Statistical analysis and data mining • Data preparation and feature engineering • Strong understanding of data ecosystems and ability to navigate complex data environments • Ability to translate complex data into clear, actionable insights • Excellent communication skills, with the ability to present analytical findings to diverse audiences • Problem-solving mindset with the ability to work independently in a fast-evolving environment • Experience contributing to or building analytics capabilities from scratch is highly valued • Collaborative and proactive approach, with a willingness to share knowledge and mentor others • Experience working with cross-functional teams in data-driven environments

🏖️ Avantages

• Comprehensive benefits package • Career development and training opportunities • Flexible work arrangements • Dynamic and inclusive work culture within a globally renowned group • Private Health Insurance • Pension Plan • Paid Time Off • Training & Development