Analista de Modelos de Scoring y Riesgo Crediticio

Mercado Libre; Ciudad de México; On-site; MXN 600,000 - 900,000; Full time

Job summary

Mercado Libre busca potenciar su área de Fintech con un perfil analítico para definir problemas de negocio y construir modelos de scoring basados en datos. Trabajarás con equipos multidisciplinarios para entender comportamientos de usuarios y optimizar políticas de crédito en una plataforma latinoamericana.

Se requieren mínimo 2 años de experiencia, conocimiento en SQL, Python y ML, y un enfoque orientado a resultados para impactar decisiones estratégicas de crédito.

Qualifications

• Profesional en Economía, Ciencias Actuariales, Ciencia de Datos o Ingeniería.
• Mínimo de 2 años de experiencia en posiciones similares.
• Conocimientos de SQL, Python, machine learning y herramientas de IA.
• Experiencia en desarrollo de modelos predictivos con aplicación de negocio.
• Conocimientos de estadística y de riesgo crediticio, es deseable.

Responsibilities

• Definir y modelar las problemáticas de negocio, generando variables representativas de las características de nuestros usuarios y construyendo el target del modelo.
• Desarrollar los modelos de scoring de machine learning que utilizamos como una de las principales herramientas sobre las que se apoya la estrategia del negocio.
• Identificar los puntos de corte óptimos que nos permitan delimitar distintos grupos de usuarios con comportamiento similar y definir la política de crédito acorde a cada uno.
• Realizar analíticas ad hoc para entender las características particulares del negocio y enriquecer los modelos predictivos, en línea con las metodologías de vanguardia utilizadas en el sector.

Skills

SQL

Python

Machine learning

IA tools

Education

Economía

Ciencias Actuariales

Ciencia de Datos

Ingeniería

Job description

Mercado Libre busca potenciar su área de Fintech con un perfil analítico para definir problemas de negocio y construir modelos de scoring basados en datos. Trabajarás con equipos multidisciplinarios para entender comportamientos de usuarios y optimizar políticas de crédito en una plataforma latinoamericana.

Se requieren mínimo 2 años de experiencia, conocimiento en SQL, Python y ML, y un enfoque orientado a resultados para impactar decisiones estratégicas de crédito.