Data Scientist Modelos Riesgo No Financiero

Liderar, orquestar y ejecutar de manera integral el ciclo de vida (end-to-end) de los modelos analíticos avanzados orientados a la mitigación y prevención proactiva de riesgos no financieros, abarcando Fraude, Ciberseguridad, Riesgo Operacional, Cumplimiento y Prevención de Lavado de Activos y Financiamiento del Terrorismo (PLAFT) . El profesional debe actuar como un consultor analítico estratégico, capaz de interpretar con precisión las normativas vigentes (especialmente los requerimientos de la Comisión para el Mercado Financiero CMF y la Unidad de Análisis Financiero UAF) . Su misión fundamental radica en desarrollar, calibrar y productivizar modelos de machine learning, creación de sistemas de reglas de negocio definidas por analítica de datos, Inteligencia Artificial Generativa y Teoría de Grafos, asegurando la calidad de los datos y el estricto cumplimiento de los plazos regulatorios e internos . Asimismo, debe lograr un alineamiento total con el negocio facilitando la integración a la gestión y propiciando la mejora continua en los ecosistemas de defensa del banco
En este rol tendrás la oportunidad de:
Interpretar y dar seguimiento permanente a las actualizaciones normativas (CMF, UAF) para asegurar que el diseño de los modelos de machine learning cumpla a cabalidad con los requerimientos.
Ejecutar la extracción, limpieza, cuadratura y transformación (Feature Engineering) de grandes volúmenes de datos transaccionales, estructurados y no estructurados, garantizando calidad.
Diseñar, crear y calibrar sistemas de reglas de negocio fundamentadas de manera empírica mediante analítica de datos profunda, integrándolas al ecosistema preventivo de las gerencias.
Programar, entrenar y afinar modelos de machine learning (Supervisados, No Supervisados, Grafos y GenAI) en el entorno de desarrollo Databricks, optimizando su capacidad predictiva.
Confeccionar de manera exhaustiva la documentación técnica, manuales metodológicos y bitácoras de decisiones que sustentan la explicabilidad de los modelos y reglas ante validadores.
Liderar sesiones consultivas y comités de trabajo ("bajadas técnicas") con los equipos de operaciones, cumplimiento y riesgos, capacitando a los usuarios finales en la correcta interpretación.
Coordinar con las áreas de Arquitectura y TI los flujos de despliegue continuo (MLOps), asegurando que los modelos de machine learning pasen a producción de forma estable, escalable y segura.
Modalidad de trabajo del cargo:
Flexible con 4 días remotos semanales
Para tener éxito en esta posición necesitas:
Estudios: Ingeniería Civil (Computación, Industrial, Matemática, Eléctrica), Estadístico, Matemático, Economista
Experiencias Habilitantes (2 a 4 años): Desarrollo de Modelos en Negocios Financieros. Experiencia desarrollando soluciones analíticas punta a punta y modelos de machine learning. Se consideran perfiles recién egresados que demuestren un nivel técnico excepcional a través de prácticas profesionales, trabajos esporádicos, proyectos de título de alto impacto o proyectos freelance.
Lenguajes de Programación (Avanzado): Excelente nivel y destreza en Python, SQL y PySpark .
Machine Learning & Advanced Analytics (Avanzado): Dominio profundo en descubrimiento de datos, transformación y aplicación de algoritmos de machine learning (supervisados y no supervisados), así como análisis de grafos y redes complejas . Capacidad de calibrar hiperparámetros y optimizar el rendimiento .
Diseño y Automatización de Procesos (MLOps) (Intermedio)
Es aún mejor si tienes:
Estudios de Magíster, Doctorado o Diplomados de especialización avanzada en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, MLOps, Economía Aplicada o temáticas afines al cargo (Magíster Ciencia de Datos)
Deseable experiencia demostrable gestionando mesas de trabajo interdisciplinarias, levantando procesos con áreas de negocio y liderando la integración a la gestión de activos analíticos
Deseable conocimiento o participación previa actuando como contraparte técnica, generando documentación probatoria (metodológica) y atendiendo procesos de revisión.
Normativa Local e Internacional: Conocimiento sólido de las normativas de la CMF y requerimientos de la UAF vinculados a gestión de fraude, ciberseguridad, riesgo operacional y PLAFT
Inteligencia Artificial Generativa y LLMs (Intermedio)
Condiciones:
¡Prepárate para un gran inicio! En caso de ser seleccionado e ingresar con contrato indefinido, tendrás una inducción presencial de 2 semanas para sumergirte en nuestra cultura.

Work arrangement
Yes