Especialista en Modelos de Crédito / Credit Scoring

En Inversiones La Cruz apoyamos el talento y en esta oportunidad, nuestro Socio Estratégico, se encuentra en búsqueda del siguiente profesional que será responsable de diseñar, implementar y mantener modelos estadísticos avanzados para evaluar el riesgo crediticio y facilitar decisiones informadas sobre la aprobación de crédito.

ESPECIALISTA EN MODELOS DE CRÉDITO (Credit Scoring)

¿Cuáles será tus principales funciones?

- Desarrollar y mantener modelos de scoring crediticio utilizando técnicas estadísticas y algoritmos de machine learning.
- Analizar grandes volúmenes de datos financieros y de comportamiento de los clientes para crear predicciones precisas sobre el riesgo crediticio.
- Identificar variables clave y factores de riesgo para la evaluación crediticia, comola historia crediticia, ingresos, comportamiento de pagos, entre otros.
- Colaborar con equipos interdisciplinarios (finanzas, riesgos, datos) para asegurar la integración de los modelos de scoring en los procesos operativos y de toma de decisiones.
- Asegurar que los modelos cumplan con las regulaciones locales e internacionales sobre la evaluación de crédito y la protección de datos.
- Realizar pruebas y validaciones de los modelos, incluyendo análisis de desempeño y calibración.
- Implementar métricas de rendimiento y monitoreo para evaluar la efectividad de los modelos a lo largo del tiempo.
- Mantenerse actualizado/a sobre las mejores prácticas, nuevas técnicas y regulaciones en la industria del scoring crediticio.
- Generar informes y presentar resultados a la alta dirección y otros equipos relevantes.

¿Cuáles son los requisitos que debes cumplir?

- Licenciatura en Estadística, Matemáticas, Ingeniería Industrial, Economía, Ciencias de la Computación, o afines.
- Mínimo de 3 años de experiencia en desarrollo de modelos de scoring crediticio o análisis de riesgos financieros.
- Sólidos conocimientos en modelos estadísticos, análisis predictivo y machine learning.
- Experiencia con herramientas de análisis de datos como Python, R, SQL y plataformas de machine learning.
- Familiaridad con los principales modelos de scoring utilizados en la industria financiera (como logística, árboles de decisión, redesneuronales, etc.).
- Conocimiento en la regulación del crédito y la gestión de riesgos financieros.
- Deseable conocimiento de finanzas y productos bancarios relacionados con crédito.

Beneficios:

- Ingreso a planilla desde el primer día.
- Capacitaciones constantes.
- EPS cubierto al 100% desde el 4to mes.
- Día libre por cumpleaños.
- Otros.