Somos más de 20 millones de yaperos y 3 millones de negocios que utilizan Yape a diario. Estamos disponibles para todos, lo que nos convierte en una plataforma única y principal del ecosistema digital del Perú.

Nos motiva construir un país conectado sin barreras, que fomente el crecimiento y desarrollo para todos los peruanos.

Para seguir brindando la mejor experiencia a nuestros yaperos, necesitamos el mejor talento.

Sé parte de esta emocionante misión y contribuye con nuestro propósito de hacer más simple el día a día de las personas para que sigan movilizando sus vidas.

¡Contágiate de la Vibra Yape y haz que la vida fluya!

Responsabilidades:

- Desarrollar y mejorar modelos predictivos relacionados con el comportamiento de pago, morosidad y recuperación de cartera.
- Analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora.
- Construir modelos de Machine Learning que permitan optimizar la segmentación y priorización de clientes.
- Colaborar con los equipos de Collections, Riesgo de Crédito y Negocio para transformar los análisis en recomendaciones accionables.
- Participar en el diseño y evaluación de estrategias de cobranza preventiva y recuperación.
- Evaluar el desempeño de modelos y estrategias mediante indicadores técnicos y de negocio.




- Proponer mejoras basadas en datos y participar en iniciativas de experimentación y optimización continua.

Requisitos:

- Experiencia de 4 años o más en Data Science, Advanced Analytics, Credit Risk Analytics o posiciones similares.
- Experiencia desarrollando modelos predictivos y soluciones de Machine Learning aplicadas a problemas de negocio.
- Dominio de Python y SQL.
- Conocimiento de técnicas de clasificación, segmentación y modelamiento predictivo.
- Experiencia trabajando con modelos como Logistic Regression, XGBoost, LightGBM o similares.
- Conocimiento de métricas de evaluación de modelos como AUC, Gini, KS y PSI.
- Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos.
- Capacidad para interpretar resultados analíticos y traducirlos en recomendaciones de negocio.

¡Sería genial si también cuentas con!

- Experiencia en productos de crédito, cobranzas, riesgo crediticio o comportamiento de pago.
- Conocimiento de indicadores de morosidad, recuperación de cartera o estrategias de cobranza.
- Experiencia con Databricks o plataformas similares.
- Conocimientos de experimentación, pruebas A/B o técnicas de optimización.
- Experiencia en banca, fintech o empresas del sector financiero.

📌 Data Scientist (Collections) (Lima)
🏢 Yape
📍 Lima