Jefe de Estrategia y Modelos de Riesgo - Fintech - Michael Page - Lima

Perfil buscado (h/m)
Para aplicar a esta vacante debes cumplir los siguientes requisitos:

Profesional en Estadística, Economía, Matemáticas, Ingeniería Industrial, Ingeniería de Sistemas, Ciencia de Datos o carreras afines.
Experiencia mínima de 5 años desarrollando modelos de riesgo crediticio, credit scoring y analítica avanzada en fintech, banca o microfinanzas.
Sólida experiencia construyendo modelos predictivos de probabilidad de impago (PD), comportamiento y segmentación de clientes.
Manejo avanzado de Python, SQL y herramientas de explotación de grandes volúmenes de información.
Experiencia utilizando datos de centrales de riesgo y fuentes alternativas para fortalecer procesos de evaluación crediticia.
Capacidad para diseñar simulaciones, pruebas de sensibilidad y escenarios prospectivos que soporten decisiones estratégicas.
Perfil altamente analítico, con visión de negocio, orientación a resultados y capacidad para transformar datos complejos en estrategias de crecimiento rentable.
Experiencia monitoreando desempeño de modelos, validando su estabilidad y generando mejoras continuas en capacidad predictiva.

Descripción
Construir y calibrar modelos de Credit Scoring, utilizando técnicas estadísticas y de Machine Learning para mejorar la capacidad predictiva del negocio.
Desarrollar modelos de probabilidad de impago (PD) que permitan anticipar comportamientos de riesgo y minimizar pérdidas crediticias.
Diseñar estrategias analíticas para maximizar el crecimiento de cartera manteniendo adecuados niveles de mora y rentabilidad.
Identificar, evaluar e incorporar variables provenientes de centrales de riesgo y fuentes alternativas que fortalezcan los procesos de decisión crediticia.
Implementar modelos predictivos de comportamiento, segmentación y alertas tempranas para optimizar la gestión del ciclo de vida del cliente.
Realizar simulaciones, pruebas de sensibilidad y análisis de escenarios para anticipar el impacto de cambios en políticas, mercado y portafolio.
Monitorear continuamente el desempeño de los modelos, validando su estabilidad, precisión y capacidad predictiva mediante indicadores y métricas especializadas.
Gestionar grandes volúmenes de información utilizando herramientas avanzadas de analítica, Python, SQL y técnicas de Machine Learning aplicadas al riesgo crediticio.
Crear metodologías, modelos y frameworks de riesgo que se convertirán en pilares para la escalabilidad y sostenibilidad de la compañía.

Qué Ofrecemos
Oportunidad de liderar la evolución de la estrategia de riesgo y analítica de una fintech en pleno crecimiento.
Rol con alta visibilidad e impacto directo en las decisiones estratégicas del negocio.
Espacio para diseñar e implementar capacidades avanzadas de modelamiento, scoring y machine learning.
Entorno dinámico y orientado a la toma de decisiones basada en datos.