Científico (a) de Datos Senior – Riesgo de Crédito

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Con presencia en Argentina, Colombia, Perú, México y Estados Unidos, estamos en la búsqueda del mejor talento para fortalecer nuestro equipo. Si te apasionan los desafíos y deseas trabajar en proyectos que impulsen tu crecimiento profesional, te ofrecemos un entorno dinámico y tecnológico, donde tus ideas serán valoradas

En Solventa buscamos un (a) Científico (a) de Datos Senior especializado(a) en Riesgo de Crédito, con experiencia comprobable en construcción y optimización de modelos predictivos aplicados a originación de créditos.

La posición tendrá un rol central en la evolución de nuestros modelos de decisión de crédito, trabajando sobre grandes volúmenes de información histórica y decisiones reales de originación.

Buscamos un perfil fuertemente analítico y técnico, con capacidad para transformar datos en mejores decisiones de aprobación, monto, plazo, riesgo y rentabilidad.

¿Cuál será tu desafío?

• Diseñar, desarrollar y optimizar modelos de riesgo de crédito.
• Construir modelos de probabilidad de mora, default, fraude y comportamiento.
• Desarrollar nuevas variables y realizar feature engineering sobre información de burós, comportamiento del cliente y fuentes alternativas.
• Realizar backtesting y comparar nuevos modelos contra los actualmente utilizados.
• Diseñar estrategias Champion / Challenger.
• Analizar estabilidad, drift y deterioro de performance de los modelos.
• Determinar puntos de corte y estrategias de aprobación.
• Optimizar simultáneamente tasa de aprobación, nivel de riesgo y rentabilidad.
• Convertir modelos estadísticos en reglas y estrategias concretas de decisión.
• Trabajar conjuntamente con Riesgo, Tecnología y Negocio para llevar los modelos a producción.

¿Qué buscamos?

• Experiencia comprobable como Data Scientist Senior, Credit Risk Modeler o especialista en Modelos de Riesgo.
• Experiencia desarrollando modelos para créditos de consumo, préstamos personales, tarjetas, fintech, bancos o entidades financieras.
• Dominio avanzado de Python y SQL.
• Sólidos conocimientos de estadística y Machine Learning.
• Experiencia con modelos como Logistic Regression, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM, Random Forest u otras técnicas de clasificación.
• Manejo de métricas como ROC-AUC, Gini, KS, Lift, Precision/Recall.
• Experiencia en explainability e interpretación de modelos.
• Conocimiento de análisis de vintages, cohortes, roll rates y curvas de mora.
• Experiencia trabajando con plataformas de Machine Learning empresarial y/o AutoML.
• Experiencia implementando y monitoreando modelos en producción.

Valoramos especialmente

• Experiencia trabajando con burós de crédito en Colombia, información alternativa y modelos de decisión para originación digital de alto volumen.
• Experiencia en: Credit Decisioning · Model Monitoring · MLOps · Champion/Challenger · Model Governance · Alternative Data · Fraud Models.

El perfil que buscamos

Buscamos una persona capaz de tomar millones de observaciones históricas, encontrar nuevas señales predictivas, construir modelos superiores a los existentes y demostrar cuantitativamente su impacto sobre mora, aprobación y rentabilidad.