Analista de Inteligencia de Riesgo - Score & Data Analytics

Uss; Santiago; Hybrid; CLP 20,088,000 - 31,248,000; Full time

Benefits offered by this job

Trabajo híbrido

Job summary

Autofin busca un Analista de Inteligencia de Riesgo para un rol híbrido en Las Condes, con foco en analizar políticas de crédito, scoring y desarrollo de modelos junto a proveedores externos. Trabajarás con equipos de datos para construir variables analíticas y asegurar reportes de riesgo confiables.

El/la candidato/a ideal debe tener 3–5 años de experiencia en riesgo de crédito, dominio de SQL y Python, y capacidad para traducir necesidades de negocio en lógica de evaluación de scoring.

Qualifications

• Título profesional en Ingeniería Civil Industrial, Ingeniería Comercial, Estadística, Matemática o afín.
• Experiencia 3 a 5 años en riesgo de crédito, banca, financiera o fintech en roles analíticos.
• Conocimientos avanzados de SQL y Python para análisis de datos y construcción de pipelines reproducibles.

Responsibilities

• Analizar el desempeño de las políticas de crédito y proponer modificaciones basadas en evidencia.
• Participar en el desarrollo y validación del score de admisión junto a proveedores externos.
• Diseñar y construir variables analíticas a partir de datos transaccionales y fuentes externas.
• Desarrollar y mantener procesos en Python que generen tablas analíticas y reportes de riesgo.
• Monitorear la estabilidad y desempeño del score en producción por segmento y canal.
• Traducir definiciones de negocio a la lógica de evaluación en el motor de decisión automático.
• Elaborar análisis de riesgo para sustentar decisiones estratégicas de la gerencia.

Skills

SQL

Python

Comunicación de resultados

Education

Ingeniería Comercial

Ingeniería Civil Industrial

Tools

Polars

Pandas

Numpy

Git

Azure DevOps

Job description

Autofin busca un Analista de Inteligencia de Riesgo para un rol híbrido en Las Condes, con foco en analizar políticas de crédito, scoring y desarrollo de modelos junto a proveedores externos. Trabajarás con equipos de datos para construir variables analíticas y asegurar reportes de riesgo confiables.

El/la candidato/a ideal debe tener 3–5 años de experiencia en riesgo de crédito, dominio de SQL y Python, y capacidad para traducir necesidades de negocio en lógica de evaluación de scoring.