Tratamiento estadístico de datos (data mining). Modelización predictiva de eventos crediticios y comerciales mediante técnicas multivariantes (análisis cluster, regresión lineal, regresión logística, probit ordenado). 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 I+D. Utilización de software estadístico y matemático (SAS, SPSS, Clementine, Matlab). Estudiantes de último curso o recién titulados en: Matemáticas, Físicas o Estadística. Valorable la realización de estudios específicos de postgrado. Nivel alto de inglés. Se valorará...
De Infoempleo.com - Hace 47 minutos
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