Descripción de la oferta
Descripción del empleoIndustria: Servicios financieros | Consumer FinanceEl contextoLa posición se integra en el área de riesgos dentro de una entidad financiera top, especializada en consumer finance, en un momento de evolución del equipo de data hacia un modelo más transversal, conectado con negocio y orientado al impacto. El equipo ya cuenta con perfiles técnicos, pero necesita incorporar una figura híbrida que actúe como puente entre modelos, riesgo, estrategia comercial y toma de decisiones. El equipo trabaja principalmente en modelos de scoring, admisión de riesgo de crédito y, progresivamente, evolución hacia modelos vinculados a clientes, recobro y priorización de carteras.La misiónTu misión será desarrollar y evolucionar modelos analíticos y de Machine Learning aplicados al riesgo de crédito, combinando solidez técnica, criterio de negocio y visión de impacto. Más allá de construir modelos, transformarás datos, scores y análisis en decisiones accionables que impacten en aceptación, morosidad, rentabilidad y estrategia comercial.ResponsabilidadesDesarrollar modelos de scoring, admisión de riesgo de crédito y analítica avanzada.Realizar ETLs y preparar datos para la construcción, ejecución y seguimiento de modelos.Generar variables, indicadores e hipótesis analíticas que permitan anticipar comportamientos y detectar oportunidades.Actuar como puente entre equipos técnicos, riesgos y negocio, asegurando que los modelos se traduzcan en estrategias comprensibles, implementables y medibles.Participar en la puesta en producción de modelos y en la definición de estrategias asociadas.Hacer seguimiento del impacto de los modelos en morosidad, aceptación, rentabilidad y otros indicadores clave.Traducir análisis y resultados técnicos en conclusiones accionables para negocio.Contribuir a la evolución del equipo aportando autonomía, visión estratégica y capacidad de gestión de proyectos.RequisitosFormación STEM en Estadística, Matemáticas, Ingeniería o similar. (Valorable: master en Data Scientist / Big Data)2-4 años de experiencia en Data Science, analítica avanzada, scoring o riesgo de crédito.Experiencia desarrollando modelos tradicionales, modelos de Machine Learning y analítica aplicada a negocio.Conocimientos sólidos de SAS y Python; SQL será necesario para el trabajo diario.Conocimiento de riesgo de crédito, idealmente en consumer finance, banca o entornos financieros.Capacidad para conectar datos, modelos y decisiones de negocio de forma práctica.Visión estratégica, autonomía, proactividad y toma de decisiones.Comunicación clara y capacidad para explicar conceptos técnicos de forma sencilla a perfiles no técnicos.Beneficios31 días de vacaciones retribuidas al año.Flexibilidad horaria.Condiciones bancarias: cuenta, préstamos y descuentos en productos y servicios financieros, sumado a un plan de pensiones de Empleo.Base sólida y sostenible, con un entorno de trabajo seguro y fiable. Tienes la libertad y la confianza para hacer la mejor contribución posible.Cesta de navidad.Ayuda escolar y alimentaria a través de tickets restaurante o tarjeta prepago.
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