Objetivo del puesto Desarrollar, programar y desplegar modelos predictivos y algoritmos de Machine Learning (en Python y SQL) para dar soporte técnico a la estrategia de la División Comercial. Su foco está en la codificación, entrenamiento y monitoreo técnico de algoritmos que transforman datos transaccionales en alertas operativas y recomendaciones accionables que impulsan la colocación y la retención de clientes en campo. Funciones: Programación y Entrenamiento de Modelos de Machine Learning: Construir, codificar y entrenar en Python y SQL el portafolio de algoritmos predictivos orientados a la aceleración comercial (propensión a la toma de crédito, venta cruzada cross-sell, incremento de línea top-up/upsell y modelos de scoring comercial). Desarrollo Técnico de Algoritmos de Cancelación de Saldo y Fuga: Desarrollar y programar la lógica matemática para predecir probabilidades de pre cancelación anticipada, amortizaciones extraordinarias de saldo y riesgo de deserción (churn), identificando patrones transaccionales latentes en la cartera. Ingeniería de Variables Avanzada (Feature Engineering): Ejecutar los procesos avanzados de extracción, transformación, limpieza y preparación de datos transaccionales masivos e historiales crediticios para la generación de variables explicativas destinadas al entrenamiento de los modelos. Automatización y Despliegue en Producción (MLOps): Automatizar pipelines de datos y empaquetar el código fuente de los modelos aprobados para su integración y puesta en producción dentro de las herramientas operativas de la fuerza de ventas (CRM/App comercial). Generación de Alertas Operativas y Reglas Decilares: Traducir los scores matemáticos resultantes de los modelos en clasificadores decilares de riesgo,



matrices de decisión y recomendaciones accionables integradas a las herramientas de trabajo de los asesores en campo. Desarrollo de Capas de Visualización y Seguimiento: Diseñar y actualizar soluciones de visualización (tableros y dashboards analíticos) para dar visibilidad al rendimiento técnico y uso operativo de los modelos predictivos desplegados. Monitoreo Técnico y Medición de Poder Discriminante: Evaluar mensualmente la precisión matemática y estabilidad de los algoritmos en producción mediante métricas estándar, detectando variaciones o degradación en los datos (Data Drift). Recalibración y Re-entrenamiento Algorítmico: Ejecutar la recalibración periódica y re-entrenamiento del código en Python, ajustando hiper parámetros y pesos del modelo según los cambios en el comportamiento de la cartera o del mercado. Atención de Requerimientos Analíticos Complejos y Ad-Hoc: Realizar extracciones avanzadas, procesamiento de bases masivas y análisis exploratorios ad-hoc solicitados para responder a preguntas técnicas o validar hipótesis del negocio comercial.

Requisitos

Perfil: Educación: Bachiller o Titulado en Economía, Estadística, Ingeniería Estadística, Ingeniería Económica, Ingeniería Industrial, Ingeniería de Sistemas, Informática, Ciencia de Datos o carreras afines. Cursos / Certificaciones: Especializaciones en Python for Data Science, Machine Learning, SQL Avanzado o Big Data. Experiencia Laboral Mínimo 3 de experiencia en posiciones de Analista. Datos, Data Scientist o Analista de Modelamiento Predictivo. De preferencia en el sector financiero, microfinanzas o fintech. Experiencia en codificación en Python/SQL, validación y despliegue técnico de modelos de Machine Learning y algoritmos predictivos en producción.

Incentivos

Grato ambiente de trabajo. Remuneración acorde al mercado. Bono anual de productividad Oportunidades de desarrollo profesional. Trabajo Híbrido.

📌 Analista Sr. De Analítica de Negocios (San Isidro)
🏢 Financiera Confianza
📍 San Isidro