Si buscas potenciar tu talento con nuevas experiencias y desafíos que te lleven a siempre ir por más Esta es tu Posibilidad Únete al mejor equipo y trasciende con tu talento como Data Scientist Advisor - Chapter DS Admisión.
Tu objetivo principal será: liderar el diseño y desarrollo de proyectos, herramientas, metodologías y modelos analíticos para la gestión de riesgos retail, asegurando su alineación con los objetivos estratégicos del negocio, las políticas del banco y la normativa vigente. Actuar como referente técnico, definiendo lineamientos y proponiendo soluciones analíticas de alto impacto para atender las necesidades de riesgo de la organización.
¿Cómo lo lograrás?
- Actuar como referente técnico dentro de los squads asignados, liderando el desarrollo de soluciones de analítica avanzada para la gestión de riesgos.
- Desarrollar modelos predictivos y prescriptivos para la gestión de riesgos de la banca retail, utilizando analítica avanzada, Machine Learning y herramientas cloud.
- Traducir grandes volúmenes de información en modelos,



metodologías y estrategias de gestión para los distintos productos retail.
- Explotar bases de datos y fuentes de información para generar conocimiento, realizar discovery de datos, web scraping, desarrollo de data sintética y gestión de variables para modelos y feature store.
- Elaborar diagnósticos y recomendaciones que soporten la toma de decisiones del negocio.
- Supervisar la implementación, documentación y certificación de herramientas y metodologías en entornos cloud (AWS), asegurando el cumplimiento de requerimientos de auditoría.
- Ejecutar y monitorear herramientas desarrolladas, impulsando su mejora continua y optimización.
- Participar y liderar iniciativas de innovación mediante tecnologías como Machine Learning, Deep Learning, Text Mining, GenAI y Agentic AI.
- Formar parte del ecosistema de gobierno de modelos, velando por el cumplimiento de la normativa regulatoria vigente.
- Investigar y evaluar nuevas metodolog

📌 Data Scientist Advisor (Lima)
🏢 Interbank
📍 Lima