Científico de Datos Senior en Riesgo y Modelos Predictivos para eCommerce

Sobre esta oportunidad

Thaloz busca un Científico de Datos Senior para trabajar con Clearco, líder en financiamiento para eCommerce impulsado por IA y datos. Clearco ofrece capital no dilutivo para que los fundadores hagan crecer sus negocios sin ceder participación accionaria. En este rol serás pieza clave en los modelos, experimentos y análisis que guían las decisiones de riesgo, suscripción (underwriting) e ingresos.

Es una posición senior y muy práctica, ubicada en la intersección entre Data Science, Machine Learning y Producto. Colaborarás con los equipos de Ingeniería, Producto, Riesgo y Finanzas para convertir problemas ambiguos en modelos listos para producción y resultados medibles.

Perfil buscado

Buscan a una persona con sólida base estadística y experiencia real llevando modelos predictivos a producción. Alguien autónomo, pragmático, que se sienta cómodo con datos desordenados del mundo real, que comunique con claridad tanto a equipos técnicos como no técnicos y que disfrute apoyar a sus colegas con mentoría y buenas prácticas.

Responsabilidades principales

• Diseñar y ejecutar experimentos de ciencia de datos: análisis causal, pruebas A/B y evaluación offline.
• Desarrollar, evaluar e iterar modelos predictivos para scoring de crédito y riesgo, pronóstico de ingresos y desempeño de políticas.
• Ser responsable del desempeño y monitoreo de los modelos: definir métricas de éxito, investigar drift y mejorar la calidad de los datos y la confiabilidad de las features.
• Trabajar con Ingeniería de Producto para llevar modelos y análisis a producción con foco en confiabilidad, reproducibilidad y mantenibilidad.
• Realizar análisis exploratorio, feature engineering y validación robusta con datos reales.
• Comunicar hallazgos y recomendaciones mediante documentación y presentaciones.
• Elevar los estándares analíticos, las prácticas de code review y la documentación.
• Hacer mentoría y apoyar a otros integrantes del equipo.

Requisitos clave

• Más de 5 años de experiencia profesional en data science, machine learning aplicado o un rol cuantitativo afín.
• Bases sólidas en estadística y experimentación: pruebas de hipótesis, razonamiento causal y diseño de evaluaciones.
• Experiencia comprobada construyendo y lanzando modelos predictivos (clasificación, regresión, series de tiempo) y midiendo su impacto real.
• Dominio de Python y SQL, y comodidad con flujos de datos en producción.
• Experiencia definiendo métricas de éxito, alineándose con stakeholders y entregando resultados de punta a punta.
• Excelente comunicación escrita y enfoque pragmático en entornos dinámicos.
• Experiencia a cargo del desempeño de modelos, monitoreo de drift y mejora de la confiabilidad de features.

Deseable

• Experiencia en riesgo crediticio, underwriting, señales de fraude/riesgo o pronósticos financieros.
• Manejo de herramientas modernas como BigQuery o Snowflake y frameworks de transformación como dbt.
• Familiaridad con MLOps (despliegue, monitoreo, feature stores, orquestación) y entornos cloud.
• Experiencia con fuentes de datos de terceros poco ordenadas (datos bancarios, plataformas de eCommerce, señales de marketing).

¿Por qué considerar esta empresa?

El sector fintech aplicado al eCommerce crece con rapidez, y trabajar en riesgo y suscripción con datos reales te permite ver el impacto directo de tus modelos en negocios en expansión. Es un entorno ideal para quien quiere combinar rigor estadístico con producto.

¿Te interesa? Aplica directamente desde el enlace de la vacante.