Data Scientist – Medios de Pago

avianca; Bogotá; Híbrido; COP 110.000.000 - 180.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Avianca busca un Payments Data Scientist para liderar la estrategia de datos, KPIs y analítica avanzada del ecosistema de pagos. Se espera transformar datos transaccionales y financieros en modelos y dashboards que impulsen conversión, autorización y prevención de fraude.

Se requieren al menos 7 años de experiencia en analítica de datos, visión financiera y capacidad de gestionar iniciativas con equipos de datos, proveedores y tecnología. El rol es híbrido y ubicado en Bogotá, Colombia.

Formación

• Formación en Ingeniería, Estadística, Matemáticas, Economía o afín.
• Maestría en Ciencia de Datos deseable.
• Mínimo 7 años de experiencia en analítica de datos o roles similares.
• Experiencia con grandes volúmenes de datos, generación de modelos y dashboards.

Responsabilidades

• Gobernar los KPIs de Medios de Pago.
• Diseñar modelos analíticos para el ecosistema de pagos.
• Liderar iniciativas de prevención de fraude y scoring transaccional.
• Integrar datos de adquirentes, PSPs, franquicias y plataformas antifraude.
• Desarrollar dashboards ejecutivos y operativos en Power BI.
• Optimizar conversión, tasas de autorización y costos de procesamiento.
• Traducir necesidades del negocio en soluciones analíticas accionables.

Conocimientos

Python

R

SQL

Educación

Maestría en Ciencia de Datos

Herramientas

Power BI

APIs

Cloud platforms

Descripción del empleo

¡Cada vez estás más cerca de tocar el cielo!

Queremos que hagas parte de este emocionante viaje en donde podrás crecer y desarrollarte junto a un equipo altamente capacitado y diverso que te acompañará a seguir venciendo obstáculos y alcanzar tu destino.

En Avianca estamos buscando un Payments Data Scientist para liderar la estrategia de datos, KPIs y analítica avanzada del ecosistema de pagos.

Buscamos a alguien que combine ciencia de datos, criterio analítico y ownership funcional, capaz de convertir datos transaccionales, financieros y de proveedores en modelos, tableros y soluciones analíticas que impacten conversión, autorización, prevención de fraude, conciliación y toma de decisiones ejecutiva.

¿Qué harás en este rol?

• Gobernar los KPIs de Medios de Pago.
• Diseñar modelos analíticos aplicados al ecosistema de pagos.
• Liderar iniciativas de prevención de fraude y scoring transaccional.
• Integrar datos de adquirentes, PSPs, franquicias y plataformas antifraude.
• Desarrollar dashboards ejecutivos y operativos en Power BI.
• Optimizar conversión, tasas de autorización y costos de procesamiento.
• Traducir necesidades del negocio en soluciones analíticas accionables.
• Coordinar iniciativas con Hub de Datos, proveedores y equipos tecnológicos.

Funciones específicas

• Definir y gestionar el framework de KPIs de medios de pago, asegurando su generación automática, consistencia y disponibilidad para la toma de decisiones.
• Diseñar pipelines de datos e integraciones con múltiples fuentes (APIs, proveedores externos, plataformas internas), garantizando calidad, integridad y trazabilidad de la información.
• Analizar grandes volúmenes de datos provenientes del ecosistema de pagos, identificando patrones, tendencias y oportunidades en conversión, fraude y desempeño de proveedores.
• Desarrollar modelos analíticos, segmentación y detección de fraude, generando insights de alto impacto para el negocio.
• Diseñar dashboards y reportes ejecutivos, promoviendo el uso de la información en diferentes niveles de la organización y facilitando la toma de decisiones estratégicas.

Check-in / los requisitos para abordar

• Profesional en Ingeniería, Estadística, Matemáticas, Economía o carreras afines.
• Maestría en Ciencia de Datos, Analítica o áreas relacionadas (altamente deseable).

Experiencia:

• Mínimo 7 años de experiencia en analítica de datos, ciencia de datos o roles similares.
• Experiencia en manejo de grandes volúmenes de información, generación de modelos y construcción de dashboards.
• Experiencia liderando equipos o proyectos de analítica (deseable).
• Experiencia en sector financiero, fintech o ecosistemas de pagos (altamente valorado).

Conocimientos técnicos:

• Lenguajes de programación como Python, R o SQL.
• Herramientas de visualización como Power BI u otras plataformas de BI.
• Experiencia en data engineering (APIs, pipelines, cloud).
• Conocimiento en machine learning, modelación estadística y análisis predictivo.

Idioma:

• Nivel de inglés intermedio – avanzado (B2 – C1).

Lugar de la vacante:

Bogotá, Colombia | Modalidad híbrida