Científico de Datos Senior

Bradescard México; Colombia; Presencial; COP 120.000.000 - 240.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Bradescard México busca un Científico de Datos Senior para liderar el diseño, desarrollo e implementación de modelos analíticos avanzados que respalden decisiones en crédito, cobranza y gestión de clientes.

Se requiere proactividad para identificar oportunidades y convertir datos en resultados medibles para la organización.

Formación

• Mínimo 4 años de experiencia en Ciencia de Datos o Analytics en el sector financiero.
• Experiencia con grandes volúmenes de datos y entornos analíticos a escala empresarial.
• Participación en proyectos desde definición del problema hasta puesta en producción y monitoreo de modelos.

Responsabilidades

• Liderar el diseño, desarrollo e implementación de modelos analíticos avanzados.
• Convertir datos en resultados medibles para crédito, cobranza y gestión de clientes.
• Proponer soluciones proactivas y liderar iniciativas de monitoreo y validación.

Conocimientos

Clustering y segmentación

Árboles de decisión

Random Forest

Gradient Boosting

XGBoost

SQL avanzado

Python avanzado

Databricks

Validación y monitorización

Comunicación de resultados

Educación

Licenciatura en Actuaría, Matemáticas, Estadística, Ingeniería, Ciencia de Datos, Economía, Física o afines

Maestría en áreas cuantitativas

Herramientas

Databricks

Descripción del empleo

Buscamos un(a) Científico(a) de Datos Senior con experiencia en el sector financiero para liderar el diseño, desarrollo e implementación de modelos analíticos avanzados que apoyen la toma de decisiones estratégicas en crédito, cobranza y gestión de clientes.

La posición requiere una actitud proactiva para identificar oportunidades, proponer soluciones y convertir datos en resultados medibles para la organización.

• Licenciatura en Actuaría, Matemáticas, Estadística, Ingeniería, Ciencia de Datos, Economía, Física o carreras afines.
• Deseable Maestría en áreas cuantitativas relacionadas.

Experiencia

• Mínimo 4 años de experiencia en Ciencia de Datos, Analytics o Model Risk dentro del sector financiero.
• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos y ambientes analíticos de escala empresarial.
• Experiencia participando en proyectos desde la definición del problema hasta la puesta en producción y monitoreo de modelos.

Conocimientos requeridos

• Clustering y técnicas de segmentación.
• Árboles de decisión, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost y modelos similares.
• SQL y Python avanzado.
• Databricks y/o plataformas de procesamiento distribuido.
• Validación, monitoreo y seguimiento de desempeño de modelos.
• Visualización y comunicación de resultados.