Jefe de ciencia de datos y riesgo crediticio
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.
FINNAmérica Latina (Remoto)
71 personas interesadas en esta vacante
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SalarioSalario no especificado
Jornadafull-time
Modalidadremote
Publicado25 sept
Buscamos un director de Ciencia de Datos y Riesgo Crediticio para liderar el desarrollo de modelos predictivos y estrategias de gestión de riesgo en una empresa con operaciones en América Latina. El puesto es remoto y de tiempo completo. Se requiere experiencia sólida en análisis de datos, riesgo crediticio y liderazgo de equipos técnicos. El salario está alineado con el mínimo legal vigente en la región.
Acerca del puesto
Buscamos un Líder de Ciencia de Datos y Riesgo Crediticio para unirte a FINN, una fintech que está transformando el acceso a los salarios ganados por empleados subatendidos en América Latina. En este rol, liderarás el desarrollo de modelos predictivos y estrategias de riesgo que permitan ampliar el acceso financiero de forma responsable. Tendrás autonomía para construir y escalar soluciones con impacto real, desde la modelización hasta su implementación operativa. Trabajarás con equipos multidisciplinarios para mejorar la toma de decisiones, optimizar flujos de aprobación y potenciar el crecimiento sostenible de la cartera. La posición es remota y está abierta para todo el área de América Latina.
Responsabilidades principales
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.
Condiciones laborales
full-time
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Preguntas frecuentes
- ¿La vacante es completamente remota?
- Sí, la posición es 100% remota. Podrás trabajar desde cualquier lugar de América Latina. Esto te da flexibilidad para organizar tu día a día y mantener un buen equilibrio entre tu vida personal y profesional, sin necesidad de trasladarte a una oficina.
- ¿Por qué medio se envía la postulación?
- Para postularte, deberás hacerlo a través de un enlace externo. Te recomendamos revisar el enlace de postulación proporcionado en la oferta para completar tu solicitud. Asegúrate de tener tu CV actualizado y toda la información necesaria lista antes de iniciar el proceso.
- ¿Qué debería preguntar sobre el salario antes de aceptar una entrevista?
- Dado que el rango salarial no está especificado, es importante preguntar sobre la expectativa salarial de la empresa y si el sueldo es negociable. También podrías consultar sobre la estructura de compensación, incluyendo posibles bonos o beneficios adicionales que complementen el salario base.