Cordada es una fintech de alto crecimiento dedicada a financiar a PyMEs en LatAm. Nuestro área de Risk and Data Analytics (RDA) desarrolla procesos para crear productos de datos en todas las áreas de la empresa, con foco especial en gestión y evaluación de riesgos de crédito. Buscamos un Data Scientist que transforme datos en información de valor y participe en proyectos de diseño, construcción y gestión de modelos de machine learning para propósitos de riesgo, analítica y negocio. El candidato trabajará colaborando estrechamente con negocio, tecnología y producto para entender requerimientos y entregar insights accionables que impulsen decisiones estratégicas y mejoras operativas.
Este aviso es original de la plataforma Get on Board.
Gestionar modelos de machine learning existentes (reentrenamientos y mejoras) e implementar nuevos modelos.
Realizar análisis exploratorios profundos para obtener insights en nuestras fuentes de datos (enfocado en negocio, análisis riguroso y trazable).
Colaborar con áreas de negocio, tecnología y producto para capturar requerimientos y priorizar iniciativas.
Proponer y desarrollar mejoras internas que optimicen el trabajo en Risk & Data Analytics, asegurando claridad, trazabilidad y calidad de código.
El área de Risk and Data Analytics (RDA) es responsable de desarrollar procesos para crear productos de datos para todas las áreas de Cordada, con énfasis en la gestión y evaluación de riesgos de crédito. Es fundamental para nosotros usar los datos en la toma de decisiones y respaldar nuestras metas. Buscamos un Data Scientist capaz de transformar datos en información de valor, trabajando en proyectos de diseño, construcción y gestión de modelos de machine learning para riesgos y analítica de negocio.
Requisitos técnicos incluyen dominio intermedio/avanzado de Python y librerías de data science, SQL y herramientas de control de versiones. Se valora experiencia con stack GCP. Se espera pensamiento analítico, capacidad de comunicar resultados complejos de forma simple, independencia y trabajo en equipo multidisciplinario. Se prioriza rigor, precisión y atención al detalle, así como la habilidad para investigar problemas y entender mecanismos subyacentes que expliquen el comportamiento de los datos.
Conocimientos en estadística avanzada, econometría y estadística causal (variables instrumentales, diferencias en diferencias, regresión discontinua, etc.).
Experiencia en procesamiento de datos, construcción de features y representaciones adecuadas para modelos, así como manejo de backtesting y monitoreo de data drift. Capacidad para explicar sesgos potenciales y manejar situaciones con información incompleta o sesgada.
Conocimientos de modelos de regresión, ML supervisado/no supervisado, modelamiento probabilístico y métodos para interpretabilidad de probabilidades. Se valoran habilidades de comunicación y capacidad para presentar resultados a stakeholders no técnicos.
Beneficios: opciones de trabajo híbrido algunos días de la semana, días libres por cumpleaños, seguro de salud ampliado, horario de verano, salidas tempranas los viernes, día de mudanza, licencia parental extendida, y acceso a snack machine. Únete a nosotros para tener un impacto duradero en nuestra misión de impulsar a las PyMEs de América Latina. 🌟
GETONBRD Job ID: 59112
Híbrido
Se trabaja algunos días de forma remota y otros en la oficina en Santiago (Chile).
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Remoto
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