Data Scientist I

¿Qué estamos buscando?

En Xepelin estamos buscando personas creativas y visionarias que piensen fuera de la caja para sumarse a nuestro equipo. Si te apasiona resolver desafíos interesantes de alto impacto y quieres ser parte de un entorno dinámico que está transformando la industria financiera, ¡Esta oportunidad es para ti!

El rol se integrará a nuestro equipo de Data Science. Si te motiva el desafío de construir soluciones innovadoras en un entorno de rápido cambio, queremos conocerte.

Unete a nosotros, crezcamos juntos!

Principales responsabilidades

Análisis de Datos y Feature Engineering:

• Recopilar, limpiar y preprocesar datos de múltiples fuentes (transaccionales, comportamentales, crediticios, etc.).
• Realizar análisis exploratorio de datos para identificar patrones.

Desarrollo y Despliegue de Modelos:

• Diseñar e implementar modelos de machine learning para casos de uso financieros (por ejemplo, scoring crediticio, detección de fraudes, predicción de churn).
• Optimizar el rendimiento de los modelos mediante ajuste de hiperparámetros y validación cruzada.
• Desplegar modelos utilizando GCP para soluciones escalables y listas para producción.
• Construir y mantener pipelines de MLOps para la formación, evaluación, despliegue y monitoreo de modelos utilizando GCP
• Desarrollo de herramientas utilizando LLMs.

Colaboración y Comunicación con Stakeholders:

• Trabajar de cerca con analistas de negocios, expertos financieros e ingenieros de datos para alinear los objetivos del proyecto.
• Presentar insights y resultados de modelos a stakeholders técnicos y no técnicos.

¿Qué necesitas para brillar?

Habilidades Técnicas:

• Dominio de Python y bibliotecas de ciencia de datos (por ejemplo, pandas, NumPy, scikit-learn y TensorFlow).
• Experiencia con nube, de preferencia GCP
• Conocimientos básicos de MLOps y CI/CD para la automatización de pipelines de modelos.
• Experiencia en la aplicación de LLMs dentro del sector financiero o en workflows de DS.

Experiencia en Banca/Finanzas:

• 1 año de experiencia en banca, fintech o sectores financieros (deseable)

Habilidades Analíticas:

• Fuerte base en algoritmos de machine learning
• Familiaridad con métricas financieras, segmentación de clientes y análisis de riesgo crediticio

Resolución de Problemas:

• Capacidad para identificar y resolver problemas con un enfoque basado en datos.
• Aplicación de LLMs para acelerar la toma de decisiones en entornos de datos masivos

Soft Skills:

• Excelentes habilidades de comunicación para presentar resultados técnicos a profesionales financieros y líderes empresariales.
• Mentalidad colaborativa con un enfoque proactivo para la resolución de problemas.