.NOMBRE DE LA VACANTE: Consultor/a Customer IntelligenceNÚMERO DE LA POSICIÓN / AVATURE: 60236842 / 11633¿Te apetece unirte a Endesa?Estamos buscando a una persona para trabajar como Consultor/a Customer Intelligence en nuestra sede en Madrid y Sevilla.Te contamos un poco más.¿Qué se realiza en el área?En Endesa ponemos al cliente en el centro de nuestra estrategia basada en mejorar la eficiencia y la experiencia del cliente. Nuestro equipo aplica técnicas de Advanced Analytics innovadoras que permiten conocer mejor a nuestro cliente, ofrecerle productos y servicios personalizados e incrementar su satisfacción.¿Y cuáles serán tus funciones?Trabajarás desarrollando e implementando modelos de advanced analytics con un alto impacto económico en el negocio. En particular tus responsabilidades incluirán:Definir y diseñar los modelos analíticos para la resolución de problemas de negocio, explorando diferentes técnicas.Implementar los modelos analíticos utilizando lenguajes de programación orientados a datos (Python).Operar y mantener los modelos implementados, identificando oportunidades de mejora continua.Generar los resultados, reportarlos e interpretarlos desde el punto vista tanto técnico como de negocio.Acceder, unificar, validar y transformar grandes volúmenes de datos, tanto de clientes como de mercado, garantizando la calidad para su uso posterior.Analizar e interpretar los datos, de forma metódica, siendo capaz de extraer conclusiones concretas que aporten valor al negocio.Buscar, identificar, analizar y seleccionar variables a incluir en los modelos.Establecer los criterios para la operación y mantenimiento de los modelos.¿Para poder realizar este trabajo qué necesitamos de ti?Será requisito indispensable para la ocupación de la posición que cuentes con los siguientes conocimientos y/o experiencia:Grado en Matemáticas, Informática, Física o Ingeniería.Lenguaje de programación de BBDD estructuradas: Consultas complejas en SQL.Explotación BBDD estructuradas: Creación de objetos, extracción y carga de datos masivo (Redshift, MySql, Postgre).Modelos analíticos: Regresión logística, series temporales, clustering, redes neuronales, Random Forest, XGBoost, Deep-learning, etc.Librerías de Python y su ecosistema (Jupyter, Numpy, Pandas, ScikitLearn, SciPy, Matplotlib, Pyplot, etc.).Herramientas de visualización: QlikView, Qliksense, PowerBi.Keras y TensorFlow.Además, el candidato deberá contar con actitud para trabajar en equipo, capacidad de resolución de problemas y fuerte motivación.Otra información a tener en cuenta:Actitud proactiva para proponer nuevas iniciativas, así como áreas de mejora.Inquietud por la formación técnica, buscando oportunidades de aprendizaje que permitan la actualización constante de tu conocimiento.Capacidades de comunicación y habilidades para reportar resultados con un lenguaje adaptado al negocio.Actitud colaborativa e iniciativa para fomentar el intercambio de conocimiento técnico entre los distintos miembros del equipo