Estamos en búsqueda de un Lead Data Scientist en Finanzas que lidere un equipo de científicos de datos para transformar grandes volúmenes de información en insights estratégicos, desarrollando e implementando modelos analíticos avanzados que optimicen la toma de decisiones y mejoren la operatividad en el sector financiero. Este rol es clave para impulsar la innovación, gestionar riesgos y fortalecer la competitividad de la empresa.
Responsabilidades principales
Liderazgo y gestión de equipos:
Dirigir y mentorizar a un equipo de científicos de datos, asignando tareas y gestionando el rendimiento, fomentando un ambiente colaborativo e innovador.
Desarrollo y validación de modelos:
Diseñar, desarrollar y validar modelos de machine learning y estadísticos específicos para aplicaciones financieras (análisis de riesgo, detección de fraude, predicción de mercados, optimización de portafolios).
Implementar soluciones escalables y robustas integradas en los sistemas financieros de la empresa.
Análisis y exploración de datos:
Realizar análisis exploratorios y descriptivos de datos financieros para identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora.
Utilizar técnicas avanzadas de minería de datos y análisis predictivo para generar insights accionables.
Colaboración interdisciplinaria:
Trabajar de manera conjunta con equipos de ingeniería, producto, cumplimiento y negocio para comprender los requerimientos del proyecto y comunicar resultados a audiencias técnicas y no técnicas.
Innovación y mejora continua:
Mantenerse actualizado con las últimas tendencias en ciencia de datos y machine learning aplicados a finanzas.
Proponer e implementar mejoras en metodologías y procesos analíticos.
Gestión de proyectos:
Liderar proyectos de ciencia de datos de principio a fin, coordinando recursos y gestionando riesgos para asegurar el cumplimiento de plazos y objetivos.
Requisitos
Educación:
Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas, Estadística, Finanzas o campo relacionado. Se valorará positivamente contar con una maestría o doctorado.
Experiencia:
Mínimo de 5 a 7 años de experiencia en ciencia de datos, con al menos 2 años en roles de liderazgo dentro del sector financiero.
Experiencia demostrable en el desarrollo e implementación de modelos de machine learning y análisis estadístico aplicado a finanzas.
Habilidades técnicas:
Dominio de lenguajes de programación como Python, R y SQL.
Experiencia con frameworks de machine learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) y herramientas de big data (Hadoop, Spark).
Conocimientos sólidos en técnicas de modelado (regresión, clasificación, clustering, series temporales) y visualización de datos (Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn).
Conocimiento del sector financiero:
Familiaridad con productos financieros, mercados de capitales, regulación y normativas financieras.
Experiencia en análisis de riesgos, detección de fraudes y optimización de carteras.
Competencias:
Pensamiento analítico y crítico, orientado a resultados.
Excelentes habilidades de comunicación para transmitir información técnica de forma clara y concisa.
Capacidad para gestionar múltiples proyectos y trabajar tanto de manera independiente como en equipo.
Ofrecemos
Jornada laboral de lunes a viernes en un entorno de oficina.
Integración a un equipo innovador y en constante crecimiento.
Desarrollo profesional en un entorno tecnológico y financiero de vanguardia.
Oportunidad de impactar directamente en la eficiencia operativa y los resultados estratégicos de la organización
Beneficios:
Prestaciones del ley
30 dias de aguinaldo
Dos días personales y un día de cumpleaños.
Horario laboral de lunes a viernes de 8:30 a 17:30
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Si cumples con el perfil y estás interesado en esta oportunidad, envía tu CV y forma parte de nuestro equipo. ¡Esperamos tu postulación!
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