Científico de Datos Senior – Riesgo de Crédito

Solventa Lending

Bogotá ciudad

Presencial

COP 120.000.000 - 180.000.000

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Descripción de la vacante

Solventa Lending busca un Científico de Datos Senior especializado en Riesgo de Crédito para liderar el desarrollo de modelos predictivos de alta escala en originación de créditos. Trabajarás con grandes volúmenes históricos y decisiones reales para optimizar aprobación, monto y rentabilidad.

Se requiere experiencia en credit risk, fintech y plataformas de ML, con dominio de Python, SQL y técnicas avanzadas de ML. Proyecto centrado en mejoras continuas y despliegues en producción.

Formación

  • Experiencia comprobable en modelos de riesgo de crédito y originación.
  • Historial en credit risk y fintech/bancos.
  • Dominio de Python y SQL con enfoque analítico.

Responsabilidades

  • Diseñar, desarrollar y optimizar modelos de riesgo de crédito.
  • Construir modelos de mora, default y comportamiento.
  • Realizar feature engineering con datos de burós y comportamiento.
  • Backtesting y comparación con modelos actuales.
  • Diseñar estrategias Champion/Challenger y evaluar drift.
  • Definir puntos de corte y estrategias de aprobación.
  • Optimizar aprobación, riesgo y rentabilidad de forma concurrente.
  • Convertir modelos a reglas de decisión para producción.

Conocimientos

Python
SQL
Statistical Modeling
Credit Risk
Feature Engineering
Backtesting

Educación

Data Science degree
Statistics degree

Herramientas

XGBoost
LightGBM
MLflow
Airflow
Snowflake

Descripción del empleo

Solventa Lending busca un Científico de Datos Senior especializado en Riesgo de Crédito para liderar el desarrollo de modelos predictivos de alta escala en originación de créditos. Trabajarás con grandes volúmenes históricos y decisiones reales para optimizar aprobación, monto y rentabilidad.

Se requiere experiencia en credit risk, fintech y plataformas de ML, con dominio de Python, SQL y técnicas avanzadas de ML. Proyecto centrado en mejoras continuas y despliegues en producción.

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