Científico de datos senior
Remoto LATAM
Esta vacante es 100% remota y está abierta a candidatos de cualquier país de LATAM (Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, México, Paraguay, Uruguay). Aunque la ficha menciona una ciudad, no es necesario residir allí: la empresa contrata desde toda la región.
CoderlandAmérica Latina (Remoto)
84 personas interesadas en esta vacante
Sé uno de los primeros en postularte
SalarioSalario no especificado
Jornadafull-time
Modalidadremote
Publicado19 jul
Verificada actualmente: 19 jul
Buscamos un científico de datos senior para liderar proyectos de análisis avanzado y modelado predictivo desde cualquier ubicación en América Latina. El rol exige experiencia en Python, machine learning y gestión de grandes volúmenes de datos, con enfoque en resultados prácticos para negocios. Contrato a tiempo completo, remoto. Sin información sobre compensación.
Acerca del puesto
En Coderland buscamos un/a Senior Data Scientist (Risk & Payments) para integrarse a un equipo de una fintech en crecimiento, especializada en desarrollar infraestructura financiera innovadora y soluciones de pagos. El rol requiere diseñar modelos de datos sólidos, aplicar analítica avanzada y liderar proyectos de machine learning para optimizar decisiones estratégicas en áreas clave como riesgo, pagos y métricas financieras. Si tienes experiencia probada en data science aplicada a finanzas y dominas herramientas como SQL, Python y plataformas cloud, esta es una oportunidad para aportar en un entorno donde la precisión y el impacto son centrales. La modalidad es 100% remota desde cualquier parte de Latinoamérica, con flexibilidad para trabajar desde oficinas en Panamá, Málaga o Madrid cuando sea necesario. El equipo valora perfiles que combinen rigor técnico con capacidad para comunicar insights complejos a stakeholders de alto nivel.
Responsabilidades principales
Diseñar e implementar modelos de datos integrados que unan información operativa, financiera y de producto, asegurando que soporten decisiones ejecutivas basadas en datos. Desarrollar pipelines ETL/ELT escalables con herramientas como dbt, Airflow o AWS Glue, adaptados al volumen de transacciones y crecimiento del negocio. Liderar análisis cuantitativos avanzados para identificar patrones en tasas de éxito de pagos, detección de fraudes, anomalías y optimización del valor del cliente. Crear modelos predictivos en Python para forecasting, exposición crediticia y scoring de riesgo, con enfoque en precisión y rendimiento. Implementar marcos de gobierno y calidad de datos alineados con estándares como SOC2, PCI-DSS y GDPR, garantizando integridad y cumplimiento. Construir y mantener sistemas de reporting financiero para directivos e inversores, incluyendo métricas como ARR, GMV y eficiencia de quema de capital. Colaborar con equipos de Product e Ingeniería para diseñar tracking de eventos en tiempo real y sistemas de observabilidad de datos. Traducir hallazgos técnicos complejos en recomendaciones estratégicas para la alta dirección, inversores y partes interesadas externas.
Requisitos indispensables
Experiencia comprobada de al menos 5 años en Data Analytics, Data Science o Business Intelligence, con enfoque en entornos financieros o de riesgo. Dominio avanzado de SQL y fluidez en Python para desarrollo de modelos y pipelines. Conocimiento práctico de plataformas como Snowflake, BigQuery o Redshift, así como experiencia construyendo pipelines de datos con herramientas como dbt, Airflow o AWS Glue. Preferencia por experiencia en servicios cloud (especialmente AWS). Manejo de herramientas de visualización como Looker, Tableau o Mode para presentar datos. Capacidad para trabajar con grandes volúmenes de datos, métricas financieras (ARR, GMV, LTV/CAC) y análisis de comportamiento transaccional. Conocimientos en machine learning aplicado (librerías como scikit-learn, XGBoost o PyTorch) y experiencia en gobierno de datos, calidad y observabilidad. Nivel avanzado de inglés (técnico y escrito).
Condiciones laborales
• ["Pago en USD", "Trabajo 100% remoto (Remote First)", "Acceso a Coderland Homes en Panam\u00e1, M\u00e1laga e Islas Canarias", "Acceso a oficinas en Panam\u00e1, M\u00e1laga y Madrid", "Espacios de coworking", "Udemy Business", "Plataforma de idiomas Preply", "Programa de referidos", "Bono por aniversario", "D\u00edas familiares", "Cobertura m\u00e9dica internacional con SafetyWing"]
Preguntas frecuentes
- ¿Por qué medio se envía la postulación?
- La postulación se realiza exclusivamente a través del enlace externo proporcionado en la publicación original de LinkedIn. No se aceptan correos directos ni mensajes por WhatsApp para este proceso específico. Asegúrate de tener tu perfil actualizado antes de hacer clic en el botón de aplicar en la plataforma donde publicaron la vacante para garantizar que tu candidatura sea recibida correctamente.
- ¿La vacante es completamente remota?
- Sí, el rol es 100% remoto y está disponible para candidatos en cualquier parte de Latinoamérica. Aunque la política es remota, la empresa cuenta con oficinas en Panamá, Málaga y Madrid, por lo que podrías visitarlas si es necesario por acuerdos puntuales del equipo. No obstante, la operación diaria y la integración con el equipo se realizan sin necesidad de presencia física obligatoria en una ubicación fija.
- ¿Qué beneficios conviene confirmar antes de aceptar?
- Además del pago en dólares y el acceso a espacios de coworking en la región, valida los detalles de tu cobertura médica internacional con SafetyWing y el alcance del plan de idiomas con Preply. Confirma también cómo se aplican los bonos de aniversario y los días familiares, así como el acceso a Udemy Business, ya que estos beneficios varían según la situación contractual y la ubicación fiscal específica de tu residencia.
- ¿Qué debería preguntar sobre el salario antes de aceptar una entrevista?
- Dado que el rango salarial no se publica, pregunta directamente por el nivel de banda salarial para este nivel senior antes de avanzar a la segunda ronda. Es clave definir la moneda de pago y si existe alguna variación por zona horaria o impuestos locales. También indaga si hay bonos por desempeño o anualidad, ya que el paquete total de compensación será fundamental para tomar una decisión informada.