Especialista de Modelos de Originación

Coppel; Ciudad de México; Presencial; MXN 420.000 - 660.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Coppel busca un Científico de Datos para investigar y desarrollar nuevas formas de originación de crédito 100% digital, con foco en automatizar procesos sin afectar el apetito de riesgo. Liderará modelos de aprendizaje supervisado, reforzado y no supervisado y explorará datos diversos para monetizar proyectos analíticos.

Se requiere experiencia en Hadoop, SQL y Python, y capacidad de transferir conocimiento a equipos de analítica y negocio.

Formación

• Formación en Ingeniería/Estadística y áreas afines.
• Deseable posgrado en analítica o ciencia de datos.
• Experiencia: 5 años en ciencia de datos orientado a originación de crédito 100% digital.

Responsabilidades

• Investigar y proponer nuevas formas de originación de crédito digital.
• Diseñar modelos y algoritmos para monetizar proyectos analíticos.
• Transferir conocimiento a equipos de analítica y negocio.
• Proponer casos de uso con IA para procesamiento de audio y texto.
• Explorar fuentes diversas (texto, imágenes, audio, scraping) para mejorar originación.
• Presentar propuestas de innovación para monetización a 2–3 años.
• Trabajar con áreas de negocio para monetizar activos analíticos.

Conocimientos

Ciencia de datos

Modelos de aprendizaje

Deep learning

Pytorch

Keras

TensorFlow

SQL

R

Python

Julia

Scala

SPSS Modeler

Hadoop

Big Data

Educación

Ingeniería Industrial

Ingeniería de Datos

Ingeniería en Informática

Estadística

Actuaría

Matemáticas

Economía

Sistemas

Herramientas

Hadoop Ecosystem

PyTorch

Keras

TensorFlow

SQL

R

Python

Julia

Scala

SPSS Modeler

Office

Descripción del empleo

Responsable de investigar, desarrollar y proponer nuevas formar de llevar a cabo la originación de clientes nuevos para clientes nativos 100% digitales, con el fin de generar algunos algoritmos que nos permitan incrementar la automatización del crédito sin afectar el apetito de riesgos y que puedan ser implementados por las áreas de negocio.

• Generar e implementar nuevas formas de otorgar crédito a clientes digitales para incrementar la utilidad generada en el portafolio de crédito.
• Realizar investigaciones de nuevos modelos y algoritmos de tipo matemático y estadístico, que nos permitan monetizarlos al implementarlos a mediano y largo plazo, para mejorar la originación de créditos 100% digitales.
• Diseñar los procesos de transferencia de conocimiento con las áreas de negocio para la utilización de activos analíticos recientes ya certificados en la monetización de proyectos analíticos.
• Proponer casos de uso donde se aplique Inteligencia Artificial para procesar audio y texto desde aplicaciones que permitan, por ejemplo, reconocimiento automático de voz, síntesis musical, chatbots, traducción automática y comprensión del lenguaje natural, entre otras posibilidades, para la optimización, automatización y/o creación de nuevos procesos de originación 100% digitales.
• Explorar fuentes de información variadas en los análisis (imágenes, textos, videos, audios, scraping, datos alternativos) para optimizar y mejorar el proceso al momento de originar un crédito 100% digital.
• Transferir conocimiento de nuevas técnicas desarrolladas e implementadas de casos de éxitos a los diferentes equipos de analítica del ecosistema de ciencia de datos para poder mejorar la precisión en las decisiones a tomar a través de algoritmos analíticos de productos digitales.
• Presentar propuestas en innovación buscando la generación de nuevos escenarios de monetización que impacten al negocio en los siguientes 2 a 3 años a través del modelaje en analítica avanzada para productos digitales.

Ingeniería Industrial, Ingeniería de Datos, Ingeniería en Informática, Estadística, Actuaría, Matemáticas, Economía y Sistemas o afines.

Deseable: Posgrado en temas afines a la analítica o ciencia de datos.

Experiencia

• 5 años como Científico de Datos con orientación y supervisión de investigaciones y aplicaciones en productos de originación de crédito 100% digitales.
• 3 años como Gerente de analítica en empresas FinTech o sector Bancario tradicional orientado en productos de crédito digital.
• Experto en modelos de aprendizaje reforzado, supervisado (regresiones) y no supervisado (clusterización y reducción de datos) a través de la estadística tradicional para tener patrones de comparación con metodologías de machine learning y deep learning.
• Experto en temas de almacenamiento distribuido y procesamiento en paralelo sobre un ecosistema Hadoop (incluyendo los proyectos tradicionales para su operación HDFS, YARN, MPP, SQOOP, FLUME, HIVE, HBASE) para una fácil adecuación e implementación de proyectos relacionados a big data en el Grupo Coppel.
• Experto en programación Pytorch, Keras o Tensor Flow para una fácil adecuación e implementación de proyectos relacionados a big data.
• Avanzado en programación de SQL, R, Python, Julia, Scala, SPSS Modeler para soportar la realización de proyectos analíticos.
• Experto en metodologías para la utilización de la analítica en la solución de situaciones de negocio con enfoque de investigación.

Herramientas

Paquetería Office, SQL, R, Phyton, Julia, Scala, SPSS Stadistics, SPSS Modeler.

Técnico (Lectura, comprensión y conversaciones simples en inglés)