Científico de Datos - Riesgo de Crédito

Descripción del Cargo El científico de datos de riesgo de crédito es responsable de desarrollar reglas, modelos y soluciones que permitan diferenciar grupos de riesgo crediticio en una cartera de clientes. Los modelos desarrollados deben cumplir con las especificaciones acordadas con el cliente y los parámetros de calidad QUASH, asegurando que la solución final entregada tenga un impacto en la eficiencia, en el riesgo y/o en la rentabilidad de la cartera analizada.

Funciones

- Proponer y desarrollar modelos y soluciones que cumplan con lo estipulado en contrato, los estándares de calidad QUASH indicados por los líderes técnicos del proyecto y lo acordado con el cliente en reuniones de trabajo.
- Verificar y comunicar que los datos utilizados cumplan con los requisitos de calidad necesarios para el desarrollo de los modelos que se le asignen y documentar su trazabilidad desde los archivos fuente hasta la solución final aprobada.
- Ejecutar los procesos ETL, análisis de cartera, ejecución de scoring, pruebas backtest, pruebas de estabilidad y análisis de datos en general que se le asignen dentro de los plazos establecidos por los líderes de técnicos de cada proyecto.
- Elaborar reportes internos y presentaciones para clientes incluyendo asertividad del modelo, tablas de performance, análisis swap-in/swap-out y otros resultados obtenidos en los procesos de ingeniería y modelamiento.
- Detectar y proponer mejoras a los procesos internos del área para agilizar y eficientar la entrega de soluciones de riesgo crediticio a los clientes.
- Preparar repositorio con commits, runbooks, scripts,



diccionario de variables y otros entregables para el despliegue de soluciones en producción.
- Reportar los resultados obtenidos a los líderes técnicos de proyecto y otras áreas relacionadas como seguimiento y TI.

Requisitos del Cargo

Formación Académica

- Título competente en Ciencia de Datos, Estadística, Matemáticas, Informática, Ingeniería o afín.
- Deseable cursos y conocimientos en Ciencia de Datos, Riesgo de Crédito o Finanzas Cuantitativas.

Conocimientos y Experiencia

- 1 año de experiencia comprobable en desarrollo de modelos de credit scoring para originación y recurrencia en diversos productos crediticios (préstamo personal, tarjeta de crédito, línea de crédito, préstamo automotriz, etc.)

- Experiencia en técnicas de modelado estadístico clásico (regresión logística, árboles de decisión) y enfoques avanzados de Machine Learning/Deep Learning (XGBoost, Redes Neuronales, Regresión Logística Regularizada, Random Forest, entre otros).

- Experiencia en programación y manejo de datos (Python, SQL, R).

- Conocimiento de productos de crédito en diferentes mercados (banca, retail, microfinanciera, etc.) y del ciclo general de crédito (campañas, originación, recurrencia, cobranza, etc.).

- Conocimientos en marcos de explicabilidad algorítmica XAI (SHAP o LIME).

Competencias

- Pensamiento analítico y crítico.

- Atención al detalle y rigurosidad técnica.

- Autonomía y proactividad en la gestión de tareas, aprendizaje continuo e innovación.

- Habilidades de comunicación oral y escrita en español; inglés oral y escrito deseable.

- Habilidad para trabajar en equipo.

- Interés genuino por las nuevas tecnologías de AI y la visión end-to-end en modelación de riesgo.

📌 Científico de Datos - Riesgo de Crédito (Colombia)
🏢 QUASH.ai
📍 Colombia