Misión del cargo:
Transformar los datos de la cartera de crédito en inteligencia accionable que permita optimizar las decisiones de originación, fortalecer las estrategias de cobranza y mejorar la gestión del riesgo crediticio, mediante el desarrollo de modelos analíticos, herramientas estadísticas y recomendaciones basadas en datos que aporten a los objetivos del negocio.
Nivel de instrucción:
Título de Tercer nivel en: Ingeniería en Sistemas, Ingeniería Industrial, Economía, Estadística / Matemáticas o carreras afines Deseable: Postgrado, diplomados o certificaciones en Data Science, Machine Learning o Riesgo Crediticio. Cursos especializados en plataformas como Coursera, DataCamp, edX o similares.
Experiencia:
Experiencia de 1 a 3 años en análisis de datos, preferentemente en áreas de crédito, cobranza, banca, fintech, retail financiero o empresas con cartera propia.
Lugar de trabajo: Cuenca
Competencias:
- Pensamiento analítico
- Comunicación efectiva
- Proactividad
- Orientación al detalle
- Trabajo en equipo
- Gestión del tiempo
Conocimientos técnicos requeridos.
- Python o R para análisis estadístico y modelamiento predictivo.
- SQL para consulta y procesamiento de bases de datos relacionales.
- Estadística aplicada y modelos predictivos.
- Machine Learning aplicado al negocio.
- Desarrollo de scorecards de crédito.
- Metodologías WOE, IV, Gini, KS y PSI.
- Vintage Analysis (análisis de cosechas).
- Matrices de transición de mora (Roll Rates)
- Modelos de propensión al pago.
- Segmentación de clientes y análisis de riesgo.
- Procesos ETL (extracción, transformación y carga de datos).
- Desarrollo de dashboards en Power BI.
- Excel avanzado.
- Calidad y validación de datos.
Funciones a desempeñar:
- Construir y mantener scorecards de originación de crédito al consumidor.
- Analizar variables predictoras relacionadas con riesgo de mora y comportamiento de clientes.
- Realizar análisis de cosechas (Vintage Analysis) para evaluar el desempeño de la cartera.
- Proponer ajustes en políticas de aprobación, cupos, plazos y condiciones de crédito basados en evidencia analítica.
- Desarrollar matrices de transición de mora (Roll Rates) para monitorear el comportamiento de la cartera.
- Segmentar clientes según nivel de riesgo y probabilidad de recuperación.
- Desarrollar modelos de propensión al pago que permitan priorizar estrategias de cobranza.
- Analizar la efectividad y costo de los distintos canales de recuperación.
- Generar reportes periódicos sobre indicadores de cartera, mora, productos y segmentos.
- Diseñar y mantener dashboards ejecutivos para la Gerencia de Crédito y Dirección General.
- Automatizar procesos de extracción y procesamiento de información.
- Elaborar presentaciones con hallazgos, conclusiones y recomendaciones estratégicas.
- Validar la integridad y consistencia de las bases de datos de crédito.
- Documentar metodologías, supuestos y resultados de los modelos desarrollados.
- Trabajar en conjunto con el área de Sistemas para mejorar la arquitectura y disponibilidad de los datos.
Sueldo: $1300 - $1600 fijos
