En Trade Off buscamos un Gerente de Operaciones altamente técnico y orientado a resultados, que lidere la ejecución operativa de nuestra plataforma, enfocándose especialmente en la implementación de modelos de machine learning y la adopción e integración de nuestro software de inversiones y crédito. Esta persona será clave para escalar nuestras operaciones, optimizar procesos mediante automatización inteligente, y asegurar que la tecnología impacte de forma directa en la experiencia del usuario y en la eficiencia del negocio.

Responsabilidades:

• Liderar la implementación de modelos de machine learning en procesos clave (scoring crediticio, detección de fraude, segmentación de clientes, etc.).
• Coordinar la adopción y despliegue del software de crédito dentro del equipo operativo y con clientes/usuarios internos.
• Trabajar de la mano con equipos de tecnología, producto y datos para asegurar que las soluciones ML se traduzcan en mejoras operativas tangibles.
• Diseñar e implementar procesos estandarizados que permitan escalar operaciones de manera eficiente.
• Establecer KPIs operativos que permitan medir el impacto del software y modelos ML sobre la operación.
• Capacitar al personal en herramientas tecnológicas y procesos automatizados.
• Supervisar la calidad y el cumplimiento operativo en el uso del software y los modelos implementados.

Requisitos:

Formación académica:

• Licenciatura en Ingeniería en Computación, Matemáticas Aplicadas, Ciencia de Datos, Ingeniería Industrial, Actuaría o carreras afines.
• Deseable: Maestría en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Analytics, MBA con enfoque tecnológico, o similar.

Experiencia profesional:

• Mínimo 5 años en roles operativos dentro de empresas fintech, tecnológicas o de alto crecimiento.
• Experiencia comprobable en implementación de soluciones de machine learning en entornos productivos.
• Experiencia en despliegue y adopción de software especializado (idealmente en el ámbito financiero o de crédito).

Habilidades técnicas:

• Conocimiento funcional de frameworks de ML (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc.).
• Capacidad para interpretar resultados de modelos y traducirlos a decisiones operativas.
• Conocimiento práctico de plataformas cloud (AWS, GCP o Azure) y herramientas de data pipeline (Airflow, ETL, etc.).
• Excelentes habilidades de análisis y automatización de procesos.

Habilidades blandas:

• Liderazgo operativo y técnico.
• Pensamiento estratégico con orientación a resultados.
• Capacidad de trabajo transversal con múltiples equipos.
• Comunicación clara y efectiva con perfiles técnicos y no técnicos.