Desde Growth HR estamos acompañando a la wallet líder del Perú en un momento clave de evolución tecnológica, innovación digital y fortalecimiento de sus capacidades de inteligencia artificial aplicada al negocio.

Buscamos un/a Data Scientist que será responsable de desarrollar modelos analíticos y de machine learning para generar impacto en las decisiones de negocio, optimizar productos digitales y potenciar la experiencia de millones de usuarios.

Vas a trabajar de forma cercana con equipos de negocio, producto, marketing, data, ingeniería y stakeholders clave, transformando grandes volúmenes de datos en modelos predictivos, insights accionables y soluciones escalables que impulsen el crecimiento del negocio.

La posición se encuentra dentro de la Gerencia de Data & Analytics, reporta al Head of Advanced Analytics y tendrá un rol clave en el desarrollo e implementación de modelos de machine learning y analítica avanzada, colaborando con equipos de negocio, producto y tecnología para generar insights accionables y potenciar la toma de decisiones basada en datos.

Principales desafíos:

-Desarrollar e implementar modelos de machine learning para resolver problemas de negocio vinculados a marketing, growth, producto, pricing y riesgo.

-Diseñar modelos de optimización para campañas de marketing y growth, incluyendo modelos de propensión, uplift y segmentación para maximizar el retorno de inversión (ROI).

-Construir modelos orientados a optimizar los journeys de los productos digitales, mejorando la adopción, conversión y recurrencia de los usuarios.

-Desarrollar modelos de pricing y elasticidad que permitan optimizar estrategias comerciales y decisiones de producto.

-Diseñar, ejecutar y analizar experimentos, pruebas A/B y análisis causales para medir el impacto de iniciativas y validar hipótesis de negocio.

-Desarrollar modelos predictivos de riesgo crediticio, incluyendo modelos de originación y comportamiento, asegurando su entrenamiento, validación y monitoreo.

-Participar en el desarrollo de pipelines de machine learning y procesos de modelado de punta a punta, asegurando la escalabilidad y puesta en producción de las soluciones.

-Colaborar con equipos multidisciplinarios de negocio, producto, ingeniería y datos para transformar desafíos complejos en soluciones analíticas de alto impacto.

-Comunicar resultados y hallazgos de forma clara, traduciendo análisis técnicos en recomendaciones accionables para la toma de decisiones.

Requisitos:

-Experiencia de 4 años o más como Data Scientist desarrollando modelos analíticos y de machine learning en entornos de negocio.

-Formación universitaria en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Informática, Computación, Estadística, Economía o carreras afines. Se valorará contar con estudios de postgrado relacionados.

-Nivel avanzado de Python para análisis de datos, modelado y desarrollo de soluciones de machine learning.

-Experiencia utilizando SQL a nivel intermedio o avanzado para manipulación y análisis de grandes volúmenes de información.

-Experiencia desarrollando modelos de machine learning de punta a punta, desde la exploración de datos hasta su implementación en producción.

-Experiencia aplicando algoritmos supervisados y no supervisados para resolver problemas de negocio como churn, propensión, segmentación, recomendación o clasificación.

-Experiencia trabajando junto a equipos de negocio, producto y tecnología en entornos multidisciplinarios.

-Capacidad para comunicar resultados técnicos de manera clara y generar insights accionables para stakeholders no técnicos.

Conocimientos deseables:

-Experiencia utilizando Databricks y herramientas de orquestación de modelos en entornos productivos.

-Conocimiento de Git para control de versiones y trabajo colaborativo.

-Experiencia con herramientas de visualización de datos y storytelling.

-Experiencia en modelos de optimización de campañas, atribución de marketing, análisis de cohortes y experimentación.

-Experiencia en fintech, servicios financieros o compañías digitales de gran escala.

-Experiencia desarrollando modelos de riesgo crediticio, scoring de originación o comportamiento.