Data Scientist Sr

Cencosud
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About The Position

En Cencosud Retail Financiero buscamos nuestro próxima/o Senior Data Scientist - Riesgos para nuestra Gerencia de Riesgos Regional. Trabajamos en un ambiente donde los principios de la agilidad son bienvenidos y donde el talento, desarrollo y aprendizaje continuo de nuestros colaboradores es nuestra principal preocupación. ¿Cuál será tu misión? Impulsar la evolución de la gestión de riesgo crediticio a través del desarrollo de modelos analíticos avanzados que permitan anticipar comportamientos, optimizar decisiones y generar valor para los negocios de Retail Financiero de la región. Tendrás un rol clave en la transformación basada en datos, combinando analítica, tecnología e impacto en el negocio.

Requirements

  • Graduado/a en Actuario, Economía, Ingeniería Industrial, Data Science o carreras afines.
  • 4+ años en posiciones similares en data science, analytics o desarrollo de modelos de riesgo crediticio.
  • Dominio de Python y SQL.
  • Experiencia trabajando con entornos cloud como Snowflake y/o Databricks.
  • Experiencia en desarrollo, validación y monitoreo de modelos predictivos.
  • Perfil analítico con capacidad para transformar datos complejos en decisiones de negocio.
  • Experiencia en bancos, fintech o compañías de servicios financieros.

Nice To Haves

  • Posgrado en data science o afines.
  • Inglés y/o portugués intermedio será considerado un plus.

Responsibilities

  • Desarrollar e implementar modelos predictivos y scorecards para la gestión de riesgo crediticio regional.
  • Analizar y modelar grandes volúmenes de información para identificar variables y patrones de riesgo.
  • Programar soluciones analíticas utilizando Python y herramientas avanzadas de ciencia de datos.
  • Monitorear el desempeño de los modelos, detectando desvíos y generando alertas tempranas.
  • Ejecutar procesos de validación, recalibración y seguimiento continuo de modelos crediticios.
  • Evaluar exposiciones al riesgo y proponer iniciativas para optimizar el costo de riesgo del negocio.
  • Participar en proyectos de automatización, arquitectura de datos y evolución de capacidades analíticas.
  • Colaborar con equipos regionales para impulsar decisiones estratégicas basadas en datos.
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