Científico de datos - Berrini/São Paulo

Desarrollar y mejorar modelos predictivos, análisis de riesgo y estrategias basadas en datos. El profesional será responsable de explorar grandes volúmenes de datos, construir modelos estadísticos y de aprendizaje automático, además de generar insights que optimicen la toma de decisiones en el proceso de concesión de crédito.

Responsabilidades:

• Desarrollar, probar e implementar modelos de riesgo de crédito, incluyendo credit scoring, propensión a la morosidad y recuperación de crédito.

• Explorar y tratar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tendencias que impacten el riesgo de crédito.

• Crear y optimizar modelos de aprendizaje automático para mejorar la precisión de las decisiones de crédito.

• Trabajar con equipos de ingeniería de datos para garantizar la disponibilidad y calidad de los datos utilizados.

• Implementar y monitorear modelos de crédito en producción, garantizando el rendimiento y el cumplimiento de las regulaciones vigentes.

• Desarrollar dashboards e informes para seguir las métricas de crédito y el comportamiento de la cartera.

• Aplicar técnicas de IA Explicable (XAI) para garantizar la transparencia en las decisiones basadas en modelos predictivos.

• Colaborar con equipos de negocio, riesgo y productos financieros para alinear estrategias basadas en datos.

Requisitos:

• Formación en Estadística, Ingeniería, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Economía o áreas afines.

• Sólida experiencia en modelado estadístico y aprendizaje automático, especialmente en problemas de crédito.

• Conocimiento avanzado en Python, R o SQL para análisis y modelado de datos.

• Experiencia con bibliotecas y frameworks de aprendizaje automático, como Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow o PyTorch.

• Familiaridad con bases de datos relacionales y no relacionales (SQL, NoSQL).

• Experiencia en manipulación y limpieza de grandes volúmenes de datos.

• Habilidad en comunicación y visualización de datos, utilizando Power BI, Tableau o Matplotlib/Seaborn.

• Conocimiento de regulaciones de crédito, como Basilea, LGPD y SCR, es un diferencial.

• Experiencia en despliegue de modelos en entornos productivos (MLOps) es un plus.

Diferenciales:

• Experiencia en modelado de crédito en bancos, fintechs o burós de crédito.

• Conocimiento en técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como modelos generativos y deep learning aplicados al crédito.

• Experiencia con Big Data y computación en la nube (AWS, Azure, GCP).

• Experiencia con modelos de fijación de precios y optimización de carteras de crédito.

Beneficios:

• Salario competitivo y compatible con el mercado.

• Modelo de trabajo híbrido.

• Oportunidad de crecimiento y desarrollo profesional.

Si te apasionan los datos y quieres ayudar a construir soluciones innovadoras para el crédito, ¡ven a formar parte de nuestro equipo!

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