Job Title

Open Banking es la apertura e integración de servicios financieros a través deAPIs seguras y estandarizadas, que permiten a terceros (fintechs, comercios y otros socios) acceder y ofrecer soluciones innovadoras a los clientes. Dentro de este contexto, el área deData en Open Bankingtiene la misión dehabilitar, estructurar y explotar ecosistemas de datosque permitan medir, escalar y optimizar los productos y servicios desarrollados sobre APIs. Su objetivo es garantizar que la información esté disponible, integrada y en un formato que habilite laanalítica avanzada, la generación de insights y la toma de decisiones estratégicas, potenciando el crecimiento del ecosistema de Open Banking. FUNCIONES PRINCIPALES: - Construcción y habilitación de ecosistemas de datos: creación de insumos, tablas y pipelines que soporten los tableros de control y explotación de información. - Automatización y conexión con dashboardspara asegurar que las áreas de negocio cuenten con información disponible y confiable. - Desarrollo de analítica avanzada y modelos predictivos, incluyendo: Segmentación de clientes mediante clustering (K-means, DBSCAN, segmentación jerárquica). Modelos de churn/predictivos utilizando técnicas de machine learning supervisado (Regresión logística, Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting). Modelos de scoring y propensión aplicando algoritmos de clasificación y regresión. Optimización de variables a través de feature engineering (transformaciones, encoding, generación de variables derivadas). Visualización y storytelling con datos para traducir resultados en insights accionables. Colaboración transversal con áreas de negocio y tecnología para traducir necesidades en soluciones de datos escalables. RETOS DEL PUESTO: Habilitar entornos de datos cuando no existen fuentes definidas y los orígenes están dispersos. Integrar información proveniente de múltiples productos financieros (ej. digital car loan, pago débito a débito, entre otros), que se encuentran en distintas bases y con diferentes estructuras. Asegurar escalabilidad y consistencia en ecosistemas de datos en un contexto altamente dinámico y de innovación constante. EXPERIENCIA REQUERIDA: 2–4 años en roles relacionados con Data Science, Data Engineering. Experiencia previa en sectores fintech, retail o banca . Trayectoria en ambientes dinámicos, con participación en proyectos de integración y explotación de datos. CONOCIMIENTOS INDISPENSABLES: SQL avanzado (optimización de queries, creación de tablas, modelado de datos). Python (manejo de librerías para análisis y modelado: pandas, scikit-learn, numpy, etc.). Entornos Cloud : Amazon Web Services (AWS) – Redshift, S3, Glue, Athena. Herramientas de visualización (ej. Google Looker Studio, Quicksight). ESCOLARIDAD:Licenciatura en Actuaría, Matemáticas, Ingenierías o afín, deseable especialidad o Maestría. SKILLS CULTURALES: Tenga mentalidad de innovación y apertura para proponer nuevas soluciones. Sea colaborativo y orientado a trabajo en equipo en un entorno ágil y transversal. Muestre curiosidad y aprendizaje continuo , adaptándose rápidamente a nuevas herramientas y tecnologías. Posea enfoque en resultados , con capacidad de estructurar soluciones en entornos con información limitada.