Diseñar y desarrollar modelos analíticos avanzados para Riesgos No Financieros para apoyar la gestión de riesgos y la toma de decisiones de negocio, aplicando rigor metodológico que integre técnicas de detección de anomalías, integridad de datos y explicabilidad, para entregar activos analíticos robustos y auditables que mitiguen proactivamente amenazas críticas y maximicen el valor protegido para el negocio.1. Excelencia Técnica y Agnóstica: Desarrollar soluciones analíticas seleccionando la estrategia más idónea (Reglas, No Supervisados, Supervisados o Grafos) según la naturaleza del problema y la disponibilidad de datos, priorizando la detección efectiva de patrones anómalos sobre la complejidad innecesaria,.2. Defendibilidad y Explicabilidad Garantizar que todo modelo desarrollado no sea una "caja negra", implementando técnicas de interpretabilidad (como SHAP o explicaciones locales) que permitan justificar cada alerta ante la alta dirección, auditoría y reguladores.3. Rigor en el Ciclo de Vida: Ejecutar disciplinadamente cada fase del ciclo de vida del modelo, desde la definición del problema hasta su validación técnica y monitoreo, generando la documentación requerida para asegurar la reproducibilidad y auditabilidad del activo.4. Alineación con el Valor de Negocio: Colaborar con las áreas dueñas del riesgo para definir métricas de éxito claras (KPIs) y umbrales operativos que equilibren la tasa de captura de riesgos.5. Validación y Mejora Continua: Someter los modelos a procesos de validación independiente, respondiendo a los desafíos técnicos, y ejecutar planes de mantenimiento evolutivo ante la degradación del desempeño o cambios en las tipologías de riesgo.Adicionalmente tiene la responsabilidad de proponer mejoras en los procesos internos de modelamiento y recomendar las técnicas estadísticas que mejor se ajusten a los problemas que busca solucionar.

En este rol tendrás la oportunidad de:

Diseñar, construir y mantener modelos analíticos enfocados en la prevención de lavado de activos (AML) y riesgo de compliance. Esto implica proponer definiciones técnicas, ejecutar la construcción de algoritmos (Machine Learning/Reglas) y liderar la mejora continua, proponiendo nuevas técnicas estadísticas que eleven el estándar de desarrollo del Banco.Gestionar el ciclo de vida de los modelos, asegurando un paso a producción, integración a la gestión y entregar la información correspondiente hacia la unidad de Explotación para su futura gestión. Es responsable de diseñar esquemas de monitoreo estadístico (Backtesting) para detectar degradación en el desempeño y garantizar que todo desarrollo cumpla con los estándares metodológicos de la institución."Actuar como referente técnico ante instancias de validación. Su responsabilidad es generar la documentación, la evidencia estadística y la trazabilidad necesaria para sustentar la validez de los modelos ante auditores internos, externos y el regulador, respondiendo técnicamente a los cuestionamientos sobre las metodologías empleadas."Traducir los hallazgos matemáticos complejos en presentaciones claras para el negocio, comités técnicos y reuniones de liderazgo. Debe apoyar los análisis cuantitativos que permitan a las áreas usuarias entender y adoptar las nuevas herramientas.Mantener un rol activo en la investigación de nuevas tendencias en Data Science, regulación local/internacional y tipologías de crimen financiero, transfiriendo este conocimiento al equipo mediante la auto-capacitación y la propuesta de mejores prácticas innovadoras.

Modalidad de trabajo del cargo:

Full flexible con 4 días remotos semanales

Para tener éxito en esta posición necesitas:

Ingeniería Civil (Matemática, Informática, Industrial) o Estadística. SQL nivel avanzadoPython nivel medioExperiencia trabajando con datos, en modelos predictivos (académica o laboral).

Es aún mejor si tienes:

Estudios de postgrado o diplomado en Data Science / Inteligencia Artificial.