Data Scientist

Data Scientist & Portfolio Valuation Specialist Salario: $4.700.000 | Contrato indefinido | Lunes a viernes Buscamos Data Scientist & Portfolio Valuation Specialist para desarrollar y validar modelos de valoración y proyección de recaudo de carteras castigadas (NPL), apoyando decisiones de compra de cartera, pricing, estructuración de deals y valoración de portafolios. Principales responsabilidades Diseñar, calibrar y validar modelos de proyección de recaudo y recovery rates. Desarrollar modelos de Machine Learning y simulación de escenarios. Analizar grandes volúmenes de datos de asignaciones, gestiones y pagos. Construir y automatizar pipelines de datos y procesos ETL. Realizar backtesting, validación cruzada, análisis de sensibilidad y escenarios. Calcular VPN, TIR, ROI, duración y múltiplos de inversión. Generar valoraciones reproducibles, auditables y sustentadas en evidencia histórica. Elaborar reportes técnicos y ejecutivos para dirección, comités, auditoría e inversionistas. Perfil requerido Profesional en Economía, Ingeniería, Matemáticas, Estadística o carreras afines, con mínimo 3 años de experiencia en desarrollo, calibración y validación de modelos analíticos aplicados a riesgo de crédito, cobranza o valoración financiera. Conocimientos indispensables: Python: pandas, NumPy, SciPy SQL / SQL Server Machine Learning: scikit-learn, XGBoost, LightGBM o CatBoost Estadística y validación de modelos VPN, TIR, ROI, duración y flujos de caja Markov y Monte Carlo ETL y calidad/gobierno del dato Excel / Office Deseable: experiencia en carteras castigadas/NPL, GPU, IA generativa aplicada al desarrollo y GitHub. Buscamos Una persona analítica, técnica y orientada a resultados, capaz de convertir datos en modelos y modelos en decisiones de inversión. Si quieres combinar Data Science, Machine Learning y Finanzas para generar impacto real en decisiones de inversión, ¡esta oportunidad es para ti! Postúlate y haz parte de nuestro equipo.-Requerimientos- Educación mínima: Universidad / Carrera Profesional
años de experiencia
Palabras clave: datos, data, cientifico