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Leonardo Jaimes

data scientist
Habilidades
(Autoevaluación)
Planning 100%
Trabajo en equip 100%
Python 90%
Machine learning 85%
Project management 80%
Power bi 80%
Tableau 80%
Sql 75%
R 70%
Git 60%
Idiomas
Ingles:
  • Habla
    70%
  • Lectura
    70%
  • Escritura
    70%
Español:
  • Escritura
    70%
  • Lectura
    70%
  • Habla
    70%
Frances:
  • Escritura
    70%
  • Lectura
    70%
Perfil profesional

Ingeniero Industrial bilingüe (Inglés y español) y magíster en Analítica de Datos. Cuento con conocimientos y experiencia desarrollando proyectos de Analítica y Data Science. Manejo de SQL, Python, R y Power BI así como modelos de Machine Learning.

Experiencia laboral

Business Solutions Specialist
scotiabank | Enero 2022 - Enero 2022
Habilidades utilizadas

Análisis de segmentación de clientes (sociodemográfico y de comportamiento en los canales de atención) como apoyo al desarrollo de proyectos digitales. ● Apoyo en la creación de casos de negocio para el desarrollo de nuevas iniciativas digitales con impacto directo en la experiencia del cliente.

Logro principal

Desarrollo de modelo de segmentación de clientes para los productos de Tarjeta crédito línea Personal.

Data Scientist
teleperformance | Enero 2021 - Enero 2022 (1 año)
Habilidades utilizadas

Desarrollo de modelos analíticos para la identificación anomalías en la operación de agentes de Call Center e implementación de técnicas de segmentación de clientes como apoyo en la definición de estrategias de campañas inbound.

Logro principal

Diseño e implementación de modelos de aprendizaje automático para la predicción temprana de Churn para el cliente Nestlé.

Gestor Analítica
dian | Enero 2020 - Enero 2021 (1 año)
Habilidades utilizadas

Desarrollo de modelo analítico para la identificación de contribuyentes (PN y PJ) omisos e inexactos (con errores en los valores presentados en sus declaraciones tributarias y/o aduaneras) mediante el uso de herramientas computacionales (Oracle SQL, Python y Modeler) en pro de facilitar la gestión de los programas de fiscalización. ● Diseño de técnicas/procesos para automatizar la depuración y análisis de información exógena en pro de identificar y disminuir la cantidad de errores de homonomia.

Logro principal

Aumento en el valor de recaudo de impuesto Renta Persona Natural por correcta evaluación e identificación de contribuyentes omisos PN.

Formación académica
Otro no Especificado
Universidad de los andes | Maestría
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