Data Scientist – Medios de Pago

avianca; Colombia; Presencial; COP 60.000.000 - 90.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una reconocida aerolínea en Colombia busca un Data Scientist en Medios de Pago para liderar la estrategia de datos, automatizar indicadores clave y crear modelos analíticos que apoyen la toma de decisiones. Se requiere experiencia de al menos 7 años en analítica de datos, manejo de grandes volúmenes de información, y un conocimiento sólido en Python, R, SQL y herramientas de visualización. Este rol es clave para optimizar ingresos y prevenir fraude.

Formación

• Mínimo 7 años de experiencia en analítica de datos o ciencia de datos.
• Experiencia en manejo de grandes volúmenes de datos y construcción de dashboards.
• Liderazgo en equipos o proyectos de analítica (deseable).

Responsabilidades

• Definir y gestionar el framework de KPIs de medios de pago.
• Diseñar e implementar pipelines de datos con múltiples fuentes.
• Analizar datos para identificar patrones y oportunidades.
• Desarrollar modelos analíticos y de machine learning.
• Diseñar dashboards y reportes ejecutivos.

Conocimientos

Python

R

SQL

Power BI

Machine Learning

Análisis predictivo

Educación

Ingeniería, Estadística, Matemáticas, Economía o carreras afines

Maestría en Ciencia de Datos o Analítica

Herramientas

Herramientas de BI

Cloud

Descripción del empleo

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Estamos buscando un Data Scientist – Medios de Pago

Este rol tiene como objetivo liderar la estrategia de datos de medios de pago, asegurando la definición, automatización y monitoreo de indicadores clave del negocio, así como la generación de modelos analíticos que impulsen la toma de decisiones. A través del análisis de grandes volúmenes de información, la construcción de soluciones de data y la articulación con equipos estratégicos, contribuirá a la optimización de ingresos, la eficiencia operativa y la prevención de fraude.

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 e implementar 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 y de machine learning para predicción, 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.

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