Científico de Datos Riesgo de Crédito

hace 2 semanas


Medellín, Antioquia, Colombia Tuya S.A A tiempo completo

Palabras Claves

  • Modelos Analíticos
  • Ciencia de datos
  • Técnicas Estadísticas
  • Técnicas Matemáticas
  • Riesgo Crediticio

Descripción de la vacante
Si te apasiona el análisis avanzado de datos que impulsa las decisiones inteligentes en las organizaciones este reto es para ti Estamos buscando al próximo científico de datos que nos ayude a llevar nuestra gestión de riesgo de crédito a otro nivel. Tu propósito será utilizar modelos analíticos y técnicas estadísticas o matemáticas que permitan adelantar tendencias, simular escenarios de estrés y balancear la estrategia de negocio con el apetito de riesgo contribuyendo así al acceso a crédito formal en Colombia y a la construcción de país.

Responsabilidades

  • Hacer seguimiento a modelos analíticos.
  • Creación de metodologías analíticas para la toma de decisiones en el otorgamiento de crédito y la profundización de clientes.
  • Revisión, recomendación e implementación de nuevas fuentes de información para la creación de modelos analíticos.
  • Construcción de metodologías para la proyección de principales indicadores de riesgo de crédito.
  • Dar respuesta a requerimientos de principales stakeholders y entes de control.

Requerimientos

  • Título profesional en áreas administrativas, financieras, estadísticas, analíticas, matemáticas, económicas o ingenierías.
  • Deseable posgrado en analítica, estadística, inteligencia de negocios o gestión del riesgo.
  • Mínimo 2 años de experiencia en el cargo, preferiblemente del sector financiero, retail, fintech o empresas de consultoría analítica.

Requerimientos Específicos Conocimiento Técnicos

  • Conocimiento en métodos de análisis estadísticos (análisis multivariado, regresión logística, árboles de decisión, series de tiempo, técnicas de clasificación, análisis de experimentos).
  • Conocimiento en minería y análisis de datos y texto.
  • Creación de modelos de analítica avanzada que incorporen técnicas de machine learning y su correcta interpretación e implementación.
  • Programación y conocimiento de herramientas analíticas como SAS, R, Python.

Otras Habilidades
Habilidades Interpersonales:

  • Innovación y capacidad de transformación de procesos.
  • Sensibilidad por el cliente.
  • Resiliencia y adaptación a entornos cambiantes.
  • Capacidad de análisis para la toma de decisión.


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