Descripción de la oferta de empleo

Funciones:

- Realizar el mantenimiento post implementación de los modelos de riesgos, proponiendo mejoras continuas.
- Consultar y extraer datos en PL/SQL para la construcción de variables analíticas.
- Migrar y optimizar procesos de información desarrollados en SQL, R, Python y SAS.
- Implementar pipelines automatizados con alertas para monitoreo de modelos.
- Aplicar prácticas de MLOps para asegurar la estabilidad y trazabilidad de los modelos en producción.
- Coordinar con equipos de riesgos y tecnología para el levantamiento técnico y funcional de sistemas.
- Preparar evidencias y documentación para auditorías internas y certificaciones (incluyendo Validación BCP).
- Gestionar versiones y despliegue de cambios mediante repositorios Git.
- Diseñar KPIs de calidad de datos (nulos, duplicados, PSI, etc.).
- Desarrollar dashboards en Databricks SQL o Power BI, con actualización automatizada.
- Diseñar y desarrollar estándares para la construcción de variables, datasets analíticos y procesos de implementación de modelos.
- Gestionar datos no estructurados (documentos, correos, imágenes, JSON, entre otros) utilizando Azure Blob Storage, Azure Cosmos DB u otras soluciones de almacenamiento no estructurado.



Requisitos:

Egresado de las carreras de Ingeniería de Sistemas, Estadística o afines.
Experiencia previa de al menos 2 años en el sector bancario, con conocimiento funcional de productos financieros y procesos de riesgo crediticio e indicadores de gestión.
Dominio avanzado de Excel (macros) y PL/SQL (Oracle).
Manejo de Power BI y/o Tableau a nivel Avanzado.
Manejo de softwares estadísticos como R y/o Python.
Conocimiento de prácticas de MLOps.
Familiaridad con servicios de Azure Data Services como Data Factory, Databricks, Synapse, SQL Database y Blob Storage.




Funciones:
- Realizar el mantenimiento post implementación de los modelos de riesgos, proponiendo mejoras continuas.
- Consultar y extraer datos en PL/SQL para la construcción de variables analíticas.
- Migrar y optimizar procesos de información desarrollados en SQL, R, Python y SAS.
- Implementar pipelines automatizados con alertas para monitoreo de modelos.
- Aplicar prácticas de MLOps para asegurar la estabilidad y trazabilidad de los modelos en producción.
- Coordinar con equipos de riesgos y tecnología para el levantamiento técnico y funcional de sistemas.
- Preparar evidencias y documentación para auditorías internas y certificaciones (incluyendo Validación BCP).
- Gestionar versiones y despliegue de cambios mediante repositorios Git.
- Diseñar KPIs de calidad de datos (nulos, duplicados, PSI, etc.).
- Desarrollar dashboards en Databricks SQL o Power BI, con actualización automatizada.
- Diseñar y desarrollar estándares para la construcción de variables, datasets analíticos y procesos de implementación de modelos.
- Gestionar datos no estructurados (documentos, correos, imágenes, JSON, entre otros) utilizando Azure Blob Storage, Azure Cosmos DB u otras soluciones de almacenamiento no estructurado.

Requisitos:
Egresado de las carreras de Ingeniería de Sistemas, Estadística o afines.
Experiencia previa de al menos 2 años en el sector bancario, con conocimiento funcional de productos financieros y procesos de riesgo crediticio e indicadores de gestión.
Dominio avanzado de Excel (macros) y PL/SQL (Oracle).
Manejo de Power BI y/o Tableau a nivel Avanzado.
Manejo de softwares estadísticos como R y/o Python.
Conocimiento de prácticas de MLOps.
Familiaridad con servicios de Azure Data Services como Data Factory, Databricks, Synapse, SQL Database y Blob Storage.