H-1BGreen card en trámite para este puesto
REG. 909324
Analista de Datos
American Fidelity Assurance Company
✓ VERIFICADO · 1 green cards (PERM) aprobadas en los últimos 12 mesesRegistros públicos del Departamento de Trabajo de EE. UU. (DOL).
- Lugar: Oklahoma City, OK
- Área: Tecnologia
- Visa probable: H-1B
- Empleo visto por última vez el 15/7/2026
Analista de datos en Oklahoma City, OK; empresa con 3 aprobaciones de visa en los últimos 12 meses.
Cuenta gratis — el contacto y el enlace oficial del empleo están en el portal.
Descripción del empleo
Traducción automática del anuncio original del empleador.
* Planificar, implementar y ejecutar proyectos relacionados con la minería de datos y la modelación predictiva a los que se les asignan para ofrecer propuestas de valor comercial, a tiempo y dentro de su alcance según las prioridades acordadas. The Data Analyst is accountable for working collaboratively with Data Navigators and for the successful delivery of all projects under their supervision.
* Ayudar al equipo de Investigación, Gestión Ejecutiva y AFA a través de la producción y mantenimiento de datos y métricas sobre demografía, tendencias de mercado, economía conductual y cambios socioeconómicos.
* Conducir el valor de negocio mediante una visión práctica y la identificación de oportunidades facilitadas mediante la extracción de datos exploratorios, interactivos, adaptivos e iterativos, el aprendizaje automático, la ciencia de datos, el agrupamiento, la inteligencia artificial (AI), y el análisis relacionado con el modelado predictivo que tienen generalmente alta complejidad y/o riesgo de negocio.
Habilidades de Candidato Ideal:
1. Conocimiento avanzado de uno o más idiomas de programación estadística diferentes como SAS, R o Stata.
2. Capacidad para desarrollar bases de datos de estructura y/o programas específicamente dentro de un entorno MS SQL, cualificado en la utilización de lenguaje de consulta estructurado (SQL) para interactuar con conjuntos de datos. La comprensión de las estructuras de datos y la capacidad de hacerse competente en las estructuras de datos y el linaje minero en apoyo de las técnicas de impresión e inventario de pie de datos.
3. Habilidad en herramientas de automatización del proceso robótico, como UI Path y herramientas de inteligencia artificial como Data Robot
4. Habilidad en MS Office Suite incluyendo MS Access, Excel, PowerPoint, Word y MS SharePoint.
5. Familiaridad con las siguientes disciplinas
• Procesamiento del lenguaje natural: Interacción entre ordenadores y humanos
• Aprendizaje automático: usando computadoras para mejorar y desarrollar algoritmos
• Modelo conceptual: poder compartir y articular enfoques conceptuales para resolver cuestiones/problemas empresariales
• Análisis estadístico y modelado predictivo
• Pruebas de hipótesis: hipótesis de diseño, control de documentos y prueba con modelado y experimentación adecuados
6. Capacidad para consultar bases de datos y conjuntos de datos y realizar análisis estadísticos sobre sistemas de bases de datos de clase empresarial.
7. Excepcional habilidades de presentación.
8. Ser capaz de trabajar en un entorno multidisciplinario de ritmo rápido como en un paisaje competitivo los nuevos datos siguen fluyendo rápidamente y el mundo está cambiando constantemente.
9. Fuertes conocimientos de negociación.
10. Fuertes conocimientos de comunicación, incluso escritos, verbales y escuchas, que pueden desplegarse con éxito al abordar el nivel de entrada de los colegas a los directivos superiores. Esto incluye la capacidad de hablar con confianza en el entorno empresarial y tecnológico y transliterar apropiadamente entre ambos.
11. Excepcional pensamiento analítico y habilidades de solución de problemas.
12. Comprensión excepcional de la estrategia empresarial y empresarial.
13. Capacidades de planificación sólidas.
14. Capacidad organizativa excepcional y capacidad para trabajar de forma autónoma.
15. Experiencia utilizando herramientas de visualización de datos como QlikSense o Tableau
16. Innovadora curiosidad
17 . Conocimiento fuerte de la ciencia de datos
18. Capacidad para hacer frente a la ambigüedad
Requisitos para la educación:
Análisis de datos III: Las designaciones actuariales pueden sustituir a PhD. La experiencia específica de datos AFA se considerará en lugar de PhD en caso por caso
Analista de datos I/II: Diploma de secundaria o equivalente
#AFC
Ver el texto original en inglés
* Plan, implement and execute data mining and predictive modeling related projects to which they are assigned to deliver intended business value propositions, on time and within scope according to agreed upon priorities. The Data Analyst is accountable for working collaboratively with Data Navigators and for the successful delivery of all projects under their supervision.
* Assist the Research & Development team, Executive Management, and AFA through the production and maintenance of data and metrics regarding demographics, market trends, behavioral economics, and socioeconomic shifts.
* Drive business value through actionable insight and opportunity identification as facilitated through comprehensive exploratory, interactive, adaptive, and iterative data mining, machine learning, data science, clustering, artificial intelligence (AI), and predictive modeling related analysis which have generally high complexity and/or business risk.
Skills of Ideal Candidate:
1. Advanced knowledge of one or more differing statistical programming languages such as SAS, R or Stata.
2. Ability to develop structure and/or program databases specifically within an MS SQL environment, skilled in the utilization of Structured Query Language (SQL) for interacting with data sets. Understanding of data structures and ability to become proficient in mining data structures and lineage in support of data foot printing and inventory techniques.
3. Skilled in Robotic Process Automation tools such as UI Path and Artificial Intelligence tools like Data Robot
4. Skilled in MS Office Suite including MS Access, Excel, PowerPoint, Word and MS SharePoint.
5. Familiarity with the following disciplines
• Natural Language Processing: Interaction between computers and humans
• Machine Learning: using computers to improve as well as develop algorithms
• Conceptual modeling: to be able to share and articulate conceptual approaches to solving business questions/problems
• Statistical analysis and Predictive modeling
• Hypothesis testing: design hypothesis, document control and test with appropriate modeling and experimentation
6. Ability to query databases and datasets and perform statistical analysis on enterprise-class database systems.
7. Exceptional presentation skills.
8. Being able to work in a fast-paced multidisciplinary environment as in a competitive landscape new data keeps flowing in rapidly and the world is constantly changing.
9. Strong negotiation skills.
10. Strong communication skills, including written, verbal and listening which can be deployed successfully when addressing entry level Colleagues to management to senior executives. This includes the ability to speak confidently in both business and technological surroundings and appropriately transliterate between the two.
11. Exceptional analytical thinking and problem solving skills.
12. Exceptional understanding of business and business strategy.
13. Strong planning skills.
14. Exceptional organizational skill and ability to work autonomously.
15. Experience using data visualization tools such as QlikSense or Tableau
16. Innovative curiosity
17 . Strong knowledge of Data Science
18. Ability to deal with ambiguity
Education Requirements:
Data Analyst III: Actuarial Designations can substitute for PhD. AFA specific data experience will be considered in lieu of PhD on case by case basis
Data Analyst I/II: High school diploma or equivalent
#AFC
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