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 ocasiones 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