Senior Data Scientist: Build Production Credit Risk Models

Cashea; Buenos Aires; Presencial; ARS 3.000.000 - 5.400.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Cashea busca un Data Scientist senior para unirse al equipo de Data Science & ML. Se trabajará en modelado de riesgo, crecimiento, segmentación y fraude, llevando proyectos de la idea a producción en colaboración con ML Platform / MLOps.

Reportarás al líder de Data Science y colaborarás con Risk, Growth, Collections y Analytics para traducir problemas de negocio en soluciones cuantitativas y escalables en un entorno BNPL.

Formación

• 7+ años de experiencia como Data Scientist con modelos en producción.
• Formación cuantitativa en matemáticas, estadística, física, ingeniería o afines.
• Experiencia resolviendo problemas de negocio reales con modelos.
• Dominio de Python y SQL avanzado; BigQuery u otro data warehouse.
• Experiencia en dos familias de modelos: boosting, bayesianos, series de tiempo o deep learning.
• Fundamentos de estadística aplicada: validación, diseño de experimentos y calibración.
• Buenas prácticas de ingeniería: Git, entornos reproducibles y documentación.
• Español fluido; inglés técnico de lectura.

Responsabilidades

• Diseñar, entrenar y validar modelos de ML para scoring de riesgo, predicción de NPL y crecimiento.
• Trabajar con enfoques como gradient boosting, modelos bayesianos y series temporales.
• Gestionar proyectos con backlog priorizado desde descubrimiento hasta handoff a ML Platform/MLOps.
• Transformar datos en BigQuery y registrar experimentos en MLflow.
• Comunicar hallazgos y supuestos a stakeholders de negocio de forma clara.

Conocimientos

Python

SQL

BigQuery

Machine Learning

Pandas

Statistical Modeling

Data Science

Educación

Background cuantitativo

Herramientas

MLflow

Git

BigQuery

Descripción del empleo

Cashea busca un Data Scientist senior para unirse al equipo de Data Science & ML. Se trabajará en modelado de riesgo, crecimiento, segmentación y fraude, llevando proyectos de la idea a producción en colaboración con ML Platform / MLOps.

Reportarás al líder de Data Science y colaborarás con Risk, Growth, Collections y Analytics para traducir problemas de negocio en soluciones cuantitativas y escalables en un entorno BNPL.