Buscamos un Product Data Scientist que convierta datos en decisiones que mejoren directamente la operación y los resultados del negocio.En este rol desarrollarás modelos predictivos que optimicen la estrategia de contacto con deudores, priorizando a quién llamar, cuándo hacerlo y cuál es el mejor canal para maximizar la recuperación de cartera. Trabajarás de la mano con Producto e Ingeniería para llevar modelos a producción y medir su impacto en una operación de gran escala.ResponsabilidadesDiseñar y desarrollar modelos de scoring para estimar la probabilidad de contacto y pago.Optimizar la estrategia de llamadas mediante modelos de priorización, horarios, reintentos y canales alternativos.Resolver problemas de cold start para clientes o deudores sin historial.Definir métricas, establecer baselines y medir el impacto de los modelos en el negocio.Analizar grandes volúmenes de datos para identificar oportunidades de mejora en la operación.Implementar modelos en producción junto al equipo de Ingeniería.Comunicar hallazgos y recomendaciones a equipos técnicos y de negocio.Colaborar con Producto para convertir modelos analíticos en funcionalidades que generen valor para los clientes.Requirements3+ años de experiencia como Data Scientist, Applied Scientist o Machine Learning Engineer.Experiencia implementando modelos de Machine Learning en producción con impacto en el negocio.Dominio de Python y SQL.Experiencia trabajando con Postgres y/o BigQuery.Conocimiento en modelado predictivo, clasificación y análisis estadístico.Capacidad para trabajar con datos incompletos o de baja calidad.Excelentes habilidades de comunicación y colaboración con equipos multidisciplinarios.Mentalidad de startup y capacidad para construir soluciones desde cero.Será un plus si tienes experiencia en:Riesgo crediticio o banca.Cobranza, contact centers, telecomunicaciones o lead scoring.Modelos de propensión, priorización o scoring.Experimentación, A/B testing y medición de impacto.Empresas de alto crecimiento o startups tecnológicas.
Buscamos un Product Data Scientist que convierta datos en decisiones que mejoren directamente la operación y los resultados del negocio.
En este rol desarrollarás modelos predictivos que optimicen la estrategia de contacto con deudores, priorizando a quién llamar, cuándo hacerlo y cuál es el mejor canal para maximizar la recuperación de cartera. Trabajarás de la mano con Producto e Ingeniería para llevar modelos a producción y medir su impacto en una operación de gran escala.
Responsabilidades
- Diseñar y desarrollar modelos de scoring para estimar la probabilidad de contacto y pago.
- Optimizar la estrategia de llamadas mediante modelos de priorización, horarios, reintentos y canales alternativos.
- Resolver problemas de cold start para clientes o deudores sin historial.
- Definir métricas, establecer baselines y medir el impacto de los modelos en el negocio.
- Analizar grandes volúmenes de datos para identificar oportunidades de mejora en la operación.
- Implementar modelos en producción junto al equipo de Ingeniería.
- Comunicar hallazgos y recomendaciones a equipos técnicos y de negocio.
- Colaborar con Producto para convertir modelos analíticos en funcionalidades que generen valor para los clientes.
Requirements
- 3+ años de experiencia como Data Scientist, Applied Scientist o Machine Learning Engineer.
- Experiencia implementando modelos de Machine Learning en producción con impacto en el negocio.
- Dominio de Python y SQL.
- Experiencia trabajando con Postgres y/o BigQuery.
- Conocimiento en modelado predictivo, clasificación y análisis estadístico.
- Capacidad para trabajar con datos incompletos o de baja calidad.
- Excelentes habilidades de comunicación y colaboración con equipos multidisciplinarios.
- Mentalidad de startup y capacidad para construir soluciones desde cero.
Será un plus si tienes experiencia en:
- Riesgo crediticio o banca.
- Cobranza, contact centers, telecomunicaciones o lead scoring.
- Modelos de propensión, priorización o scoring.
- Experimentación, A/B testing y medición de impacto.
- Empresas de alto crecimiento o startups tecnológicas.
