ML Engineer – Modelos de Riesgo y Fraude

Finvero; México; Remote; MXN 500,000 - 900,000; Full time

Benefits offered by this job

Prestaciones de ley

Esquema de pago mixto

Job summary

Finvero busca ingeniero de ML o científico de datos para diseñar, entrenar y llevar a producción modelos de scoring de riesgo y detección de fraude que alimentan a más de 80 entidades financieras en México, Colombia y Brasil.

Trabajarás con XGBoost, LightGBM y redes neuronales, y automatizarás pipelines con MLflow, Docker y CI/CD, asegurando monitoreo de drift y métricas como AUC y KS, con colaboración estrecha con Producto y Riesgos.

Qualifications

• 3+ años como ML Engineer o Data Scientist con modelos en producción.
• Python avanzado (pandas, scikit-learn, XGBoost o LightGBM) y SQL.
• Experiencia en la nube (AWS, GCP o Azure) y contenedores.

Responsibilities

• Desarrollar y mejorar modelos de riesgo crediticio y detección de fraude (XGBoost, LightGBM, redes neuronales).
• Llevar modelos a producción mediante APIs de baja latencia y monitorear su desempeño (drift, AUC, KS).
• Construir pipelines de variables con datos alternativos de más de 80 fuentes.
• Automatizar entrenamiento, validación y despliegue de modelos (MLflow, Docker, CI/CD).
• Colaborar con Producto y Riesgos para convertir necesidades de negocio en modelos medibles.

Skills

Riesgo crediticio

Detección de fraude

ML en producción

Python avanzado

SQL

Nube (AWS/GCP/Azure)

MLOps

Inglés

Tools

MLflow

Docker

CI/CD

XGBoost/LightGBM

Job description

Únete al equipo que construye los modelos de inteligencia artificial detrás del Score Alternativo de Riesgo y el Score de Fraude de Finvero, usados por más de 80 entidades financieras en México, Colombia y Brasil. Diseñarás, entrenarás y llevarás a producción modelos que evalúan más de 1.5 millones de solicitudes de crédito al mes.

Responsabilidades clave

• Desarrollar y mejorar modelos de riesgo crediticio y detección de fraude (XGBoost, LightGBM, redes neuronales).
• Llevar modelos a producción mediante APIs de baja latencia y monitorear su desempeño (drift, AUC, KS).
• Construir pipelines de variables con datos alternativos de más de 80 fuentes.
• Automatizar entrenamiento, validación y despliegue de modelos (MLflow, Docker, CI/CD).
• Colaborar con Producto y Riesgos para convertir necesidades de negocio en modelos medibles.

Requisitos del perfil

• 3+ años como ML Engineer o Data Scientist con modelos en producción.
• Python avanzado (pandas, scikit-learn, XGBoost o LightGBM) y SQL.
• Experiencia en la nube (AWS, GCP o Azure) y contenedores.
• Conocimiento de MLOps y monitoreo de modelos.
• Deseable: experiencia en scoring crediticio, prevención de fraude o sector financiero.
• Inglés intermedio-avanzado.

Beneficios y prestaciones Finvero

• Prestaciones de ley.
• Esquema de pago mixto.