Data Scientist

Descripción de la empresa JuicyScore, fundada en 2015, es una empresa innovadora especializada en soluciones antifraude para negocios en línea. La empresa ofrece puntajes antifraude, huellas digitales de dispositivos robustas y extensos vectores de atributos de datos agregados que respaldan la calificación crediticia interna y la evaluación de riesgos. Los clientes suelen obtener un ROI de 10x+ y un GINI de 5.20+, beneficiándose de una API unificada que abarca canales web y móviles. JuicyScore ofrece puntuación personalizada, análisis y consultoría sobre modelado de puntajes y sistemas de toma de decisiones, utilizando más de 200 atributos de datos y más de 25 técnicas de autenticación. La empresa se enfoca en la seguridad del usuario final evitando el uso de datos personales, sensibles o directamente identificables; más información disponible en https://juicyscore.ai/en/.
Descripción del puesto Este puesto de Data Scientist a tiempo completo y remoto se centra en construir y mejorar modelos de puntuación antifraude y soluciones analíticas para negocios en línea. El Data Scientist recopilará, depurará y analizará grandes conjuntos de datos que contienen atributos de comportamiento, dispositivo y red, traduciendo los hallazgos en métricas de riesgo accionables. Las responsabilidades diarias incluyen diseñar y validar modelos, realizar análisis estadísticos y exploratorios, y crear visualizaciones e informes para partes interesadas internas y clientes. El puesto implica colaborar con los equipos de ingeniería y producto para implementar modelos mediante API, optimizar el rendimiento y garantizar la escalabilidad y confiabilidad. El Data Scientist también contribuirá a la experimentación, pruebas A/B y monitoreo continuo de modelos para mejorar la precisión en la detección de fraude y el ROI para los clientes.
Calificaciones
Sólida base en Ciencia de Datos y Análisis de Datos, con experiencia aplicando estas habilidades a problemas reales de negocio o modelado de riesgo.
Conocimiento sólido de Estadística y Análisis de Datos para el desarrollo de modelos, pruebas de hipótesis y evaluación de desempeño.
Dominio de herramientas y técnicas de Visualización de Datos para comunicar hallazgos complejos de forma clara a partes interesadas técnicas y no técnicas.
Experiencia práctica con lenguajes de programación comúnmente usados en ciencia de datos (como Python o R) y consultas de datos (como SQL).
Experiencia trabajando con conjuntos de datos grandes y complejos, preferentemente en detección de fraude, riesgo crediticio o áreas relacionadas.
Familiaridad con frameworks y librerías de machine learning (por ejemplo, scikit-learn, XGBoost, TensorFlow o similares).
Capacidad para trabajar de forma independiente en un entorno remoto, gestionar prioridades y colaborar eficazmente con equipos distribuidos.
Título universitario (Licenciatura o Maestría) en un campo cuantitativo como Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas, Ciencia de Datos o disciplina relacionada.
Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal en español, con capacidad para explicar conceptos técnicos a audiencias diversas.
Experiencia con APIs, análisis de producto o plataformas de negocio en línea es un plus.

Work arrangement
Yes