Mid-level Data scientist
hace 1 semana
Científico/a de Datos – Modelos de Riesgo y Analítica Crediticia
Descripción del puesto
Buscamos 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.
Responsabilidades
Desarrollar 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.
Requisitos
Licenciatura/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.
Deseable
Experiencia 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.
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Senior Data Scientist
hace 1 día
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