Acerca del rolbuscamos un/a científico/a de datos seniorpara integrarse a nuestro equipo de analítica avanzada.
el objetivo principal será colaborar en el diseño, desarrollo e implementación de modelos de calificación crediticia que impulsen estrategias de originación, administración y cobranza de crédito.
la persona ideal tendrá una sólida base técnica, pensamiento analítico y capacidad para comunicar hallazgos con claridad a distintos equipos de negocio y tecnología.responsabilidadesdesarrollar y documentar modelos de score de riesgo (credit scoring) utilizando técnicas estadísticas o de machine learning.ejecutar el ciclo completo de desarrollo de modelos: exploración de datos, ingeniería de variables, entrenamiento, validación, documentación y despliegue.analizar y monitorear el desempeño de modelos en producción, proponiendo ajustes o recalibraciones cuando sea necesario.participar en procesos de validación interna y dar respuesta a observaciones regulatorias o auditorías.realizar análisis ad hoc sobre bases de datos estructuradas y proponer mejoras analíticas o de datos.colaborar en iniciativas de innovación, como pruebas de concepto (poc) con nuevas fuentes de datos (open data, telcos, datos alternativos) o herramientas analíticas.trabajar de forma transversal con áreas de ti, crédito, cobranza y productos para asegurar que los modelos generen valor al negocio.requisitos+3 años de experiencia en desarrollo de modelos de score de riesgo y/o en gestión de estrategias de crédito (originación, administración, cobranza).
dominio de python y/o r para análisis y modelado estadístico.sólidos conocimientos en sql y manejo de bases de datos relacionales.conocimientos en modelos supervisados (regresión logística, árboles de decisión, random forest, etc.).
comprensión de métricas de desempeño de modelos (gini, ks, auc, etc.).
habilidad para presentar resultados de forma clara y accionable.proactividad, pensamiento crítico y enfoque en la calidad.formación:licenciatura en actuaría, estadística, matemáticas aplicadas, ciencia de datos, ingeniería o carrera afín.inglés intermedio-avanzado (capacidad de lectura técnica, deseable conversación básica).
deseable: maestría en un campo cuantitativo como ciencia de datos o ingeniería.deseable: experiencia con herramientas de versionamiento de código (ej. Git) y automatización de pipelines.plus: conocimiento funcional del negocio de crédito o experiencia previa en entidades financieras.