Data Scientist

Data ScientistCientífico / a de Datos – Modelos de Riesgo y Analítica CrediticiaDescripción del puestoBuscamos un Científico de Datos con experiencia en modelos de riesgo crediticio y analítica aplicada al sector financiero.

Será responsable de diseñar, desarrollar y optimizar modelos estadísticos y de machine learning para evaluar el riesgo crediticio, detectar fraude, predecir comportamiento de pago y mejorar la toma de decisiones de negocio.El candidato ideal tendrá un sólido dominio en el manejo de datos, técnicas avanzadas de modelado, conocimiento en regulación financiera y la capacidad de traducir análisis complejos en insights accionables para equipos de negocio y dirección.ResponsabilidadesDesarrollar y mantener modelos de riesgo crediticio (scoring de originación, modelos de comportamiento, predicción de incumplimiento, etc.).

Implementar modelos de detección de fraude y alertas tempranas.Diseñar e interpretar análisis de cartera, segmentación de clientes y modelos de propensión de pago.Automatizar procesos de ingestión, limpieza y transformación de datos.Asegurar la robustez estadística y regulatoria de los modelos (validación, backtesting, stress testing).

Colaborar con equipos de producto, tecnología y negocio para implementar soluciones de riesgo en producción.Documentar metodologías y resultados, asegurando transparencia y cumplimiento normativo.Explorar nuevas fuentes de información (alternativa, telecomunicaciones, comportamiento digital, etc.) para mejorar la precisión de los modelos.RequisitosLicenciatura / Maestría en Ciencia de Datos, Matemáticas, Estadística, Economía, Ingeniería o carreras afines.Conocimiento sólido de técnicas estadísticas y de machine learning (regresión, árboles de decisión, XGBoost, random forest, redes neuronales, etc.).

Dominio de herramientas como Python, R, SQL y librerías de ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc.).

Experiencia en bases de datos relacionales y no relacionales (PostgreSQL, BigQuery, MongoDB, etc.).

Capacidad para comunicar resultados complejos a audiencias técnicas y no técnicas.DeseableExperiencia en despliegue de modelos en entornos productivos (APIs, MLOps, CI / CD).

Conocimientos de cloud computing (GCP, AWS o Azure).

Experiencia en métodos de explainability (SHAP, LIME, etc.) para interpretabilidad de modelos.Se ofrece un puesto de trabajo a tiempo completo en el área de Ingeniería y Tecnología de la Información, con nivel de seniority?-level.

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