Coordinador De Ciencia De Datos ″ Riesgo Y Prevención De Fraude

Empresa Fintech líder en el sector financiero busca un Especialista Sr de Modelos de Riesgo PLD (Data Science) para integrarse al área de Monitoreo Transaccional y Analítica, participando en el desarrollo y optimización de modelos que permitan detectar operaciones inusuales, prevenir fraude y fortalecer los controles de riesgo dentro de la organización.Esta vacante es ideal para perfiles provenientes de Ciencia de Datos, Risk Analytics, Fraud Analytics, AML Analytics o Financial Crime dentro de banca, fintech, instituciones de pago o sector financiero.-Responsabilidades• Analizar grandes volúmenes de información transaccional para identificar patrones de comportamiento y riesgos potenciales.• Diseñar, desarrollar y optimizar modelos predictivos, de clasificación y segmentación de riesgos.• Participar en la recalibración de alertas y umbrales de monitoreo para mejorar la detección de operaciones inusuales.• Identificar patrones atípicos y generar propuestas de mejora para fortalecer los procesos de monitoreo transaccional.• Automatizar procesos de extracción, transformación y análisis de datos.• Generar reportes, dashboards e indicadores para la toma de decisiones.• Supervisar técnicamente las investigaciones realizadas por el equipo de analistas.• Revisar y validar dictámenes relacionados con operaciones inusuales antes de su escalamiento.• Elaborar análisis sobre nuevas tipologías detectadas y tendencias de comportamiento de clientes.• Colaborar con áreas de Cumplimiento, Riesgos, Comercial y Onboarding para fortalecer los modelos de detección y prevención.-Requisitos:• Licenciatura en Ciencia de Datos, Actuaría, Matemáticas Aplicadas, Estadística, Economía, Sistemas o carrera afín.• Mínimo 2 años de experiencia en Ciencia de Datos, Risk Analytics, Fraud Analytics, AML Analytics o Monitoreo Transaccional dentro del sector financiero.• Experiencia desarrollando modelos predictivos, árboles de decisión, segmentación de clientes o modelos de clasificación.• Dominio de Python para análisis y automatización.• SQL avanzado indispensable.• Conocimientos sólidos de estadística aplicada y análisis de datos.• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de información.• Excel avanzado, Power Query y Power Pivot.• Inglés basico, tecnico-Deseable (NO EXCLUYENTE)• Conocimiento de machine learning aplicado al sector financiero.• Manejo de R, SAS o tecnologías NoSQL.• Certificación ACAMS o certificaciones en materia de PLD/FT.• Experiencia en fintech, banca, medios de pago o instituciones financieras reguladas.-Ofrecemos:• Sueldo: $37,657 -