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 fundamental 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 (Lima)
🏢 Yape
📍 Lima