Jefe de ciencia de datos y riesgo crediticio

Dirigir el diseño, pruebas y despliegue de modelos de machine learning para toma de decisiones crediticias, detección de fraude y segmentación de riesgo. Crear algoritmos de evaluación de riesgo que utilicen datos alternativos para mejorar la precisión y ampliar el acceso financiero. Desarrollar modelos de puntuación en tiempo real o casi en tiempo real que se adapten a múltiples mercados. Garantizar que los modelos sean interpretables, justos y resistentes, con monitoreo continuo de precisión, estabilidad de características y desviación. Implementar prácticas de MLOps para gestión de versiones, experimentación, despliegue y supervisión continua de modelos. Extender el uso del machine learning en áreas como valor del cliente, monetización y atribución de marketing. Diseñar y gestionar marcos de riesgo crediticio, políticas y estrategias de aprobación adaptadas a cada mercado. Supervisar métricas clave de riesgo, investigar variaciones significativas y establecer alertas tempranas ante deterioro de la cartera. Simular cambios en políticas y modelos, apoyar pruebas A/B y ajustar estrategias con base en datos y KPIs del negocio. Liderar pruebas de estrés y modelado de pérdidas esperadas, en colaboración con Finanzas para provisiones y asignación de capital. Apoyar la expansión a nuevos mercados con modelos y políticas locales alineadas a las regulaciones vigentes. Construir, liderar y formar un equipo de científicos de datos y analistas de riesgo, manteniendo un enfoque técnico activo. Definir la hoja de ruta de ciencia de datos y riesgo crediticio, alineándola con los objetivos de crecimiento y expansión. Presentar resultados de modelos, tendencias de cartera y recomendaciones estratégicas al equipo directivo y al consejo. Colaborar estrechamente con ingeniería, producto y finanzas para convertir insights en resultados medibles. Evaluar y establecer alianzas con proveedores de datos alternativos y burós de crédito. Fomentar una cultura de experimentación, responsabilidad y toma de decisiones basada en datos.