Estamos en busca de un modelador de aprendizaje automático altamente motivado y experimentado para unirse al equipo de riesgo crediticio en el área de pagos. El candidato seleccionado liderará el desarrollo y mantenimiento de modelos predictivos que impulsarán las estrategias de riesgo crediticio, y trabajará en colaboración con las partes interesadas para garantizar una gestión óptima del riesgo crediticio. 

Este puesto desempeñará un papel fundamental en la creación y ejecución de la hoja de ruta y la estrategia a largo plazo del equipo para el modelado de riesgo crediticio de pagos, y será responsable de construir y mantener modelos de aprendizaje automático predictivos que impulsen las estrategias de riesgo crediticio. Buscamos no solo un ejecutor sino también un líder visionario que impulse el crecimiento tanto de la empresa como del equipo.

Responsabilidades:

• Crear modelos de aprendizaje automático/aprendizaje profundo para la evaluación del riesgo crediticio de pagos. Estos modelos analizarán la actividad del vendedor/pago en tiempo real/por lotes en todo el ecosistema del vendedor, que incluye pagos, productos bancarios y de tarjetas de débito.
• Mantenerse actualizado con las tendencias de la industria y los avances en técnicas de aprendizaje automático. Compartir y liderar el equipo en el proceso de aprendizaje y mejora continua. Adaptar métodos de aprendizaje automático existentes y aplicar transferencia de conocimiento para desarrollar soluciones a escala global.
• Proporcionar estrategia a corto y largo plazo como líder senior de datos/ML. Escalar el alcance del trabajo y del equipo, y hacer recomendaciones que conduzcan a la ejecución de extremo a extremo.
• Utilizar una mentalidad de experimentación junto con algoritmos de última generación para crear sistemas preventivos. Colaborar en nuevas funciones de productos para impulsar el crecimiento empresarial y reducir las pérdidas de pagos. Explorar nuevos conjuntos de datos, incluyendo datos de terceros, para diseñar nuevas características para nuestros modelos.
• Liderar y colaborar estrechamente con otros científicos de datos, analistas de datos, expertos en la materia y tomadores de decisiones para desarrollar criterios de éxito y optimizar nuevos productos, características, políticas y modelos.

Requisitos:

• Un título avanzado (MS, PhD), preferiblemente en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Estadística, Física, Matemáticas o un campo técnico relacionado.
• Doctorado más 4 años (o Maestría más 6 años) de experiencia laboral en la industria en el ámbito del aprendizaje automático aplicado o aprendizaje profundo.
• Familiaridad con plataformas de computación en la nube (por ejemplo, AWS, GCP) y tecnologías de big data (por ejemplo, Spark) será una ventaja.
• Un sólido historial en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático utilizando Python (numpy, pandas, tensorflow, pytorch, scikit-learn, etc.) y patrones de interacción SQL/NoSQL.
• Conocimiento de nivel experto en técnicas modernas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, como arquitecturas de redes de transformadores y modelos de árbol, con un enfoque en maximizar estos algoritmos en un entorno de producción a gran escala.
• Familiaridad con la línea de comandos de Linux/OS X, software de control de versiones (git) y principios generales de desarrollo de software con orientación hacia el ciclo de vida del desarrollo de software de aprendizaje automático.
• Habilidad para comunicar claramente resultados complejos a audiencias técnicas y no técnicas, incluyendo gestores de proyectos, operaciones e ingenieros.