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Desarrollar, programar y desplegar modelos predictivos y algoritmos de Machine Learning (en Python y SQL) para dar soporte técnico a la estrategia de la División Comercial. Su foco está en la codificación, entrenamiento y monitoreo técnico de algoritmos que transforman datos transaccionales en alertas operativas y recomendaciones accionables que impulsan la colocación y la retención de clientes en campo. Funciones: Programación y Entrenamiento de Modelos de Machine Learning: Construir, codificar y entrenar en Python y SQL el portafolio de algoritmos predictivos orientados a la aceleración comercial (propensión a la toma de crédito, venta cruzada cross-sell , incremento de línea top-up/upsell y modelos de scoring comercial). Desarrollo Técnico de Algoritmos de Cancelación de Saldo y Fuga: Desarrollar y programar la lógica matemática para predecir probabilidades de pre cancelación anticipada, amortizaciones extraordinarias de saldo y riesgo de deserción ( churn ), identificando patrones transaccionales latentes en la cartera. Ingeniería de Variables Avanzada ( Feature Engineering ): Ejecutar los procesos avanzados de extracción, transformación, limpieza y preparación de datos transaccionales masivos e historiales crediticios para la generación de variables explicativas destinadas al entrenamiento de los modelos. Automatización y Despliegue en Producción (MLOps): Automatizar pipelines de datos y empaquetar el código fuente de los modelos aprobados para su integración y puesta en producción dentro de las herramientas operativas de la fuerza de ventas (CRM/App comercial). Generación de Alertas Operativas y Reglas Decilares: Traducir los scores matemáticos resultantes de los modelos en clasificadores decilares de riesgo, matrices de decisión y recomendaciones accionables integradas a las herramientas de trabajo de los asesores en campo. Desarrollo de Capas de Visualización y Seguimiento: Diseñar y actualizar soluciones de visualización (tableros y dashboards analíticos) para dar visibilidad al rendimiento técnico y uso operativo de los modelos predictivos desplegados. Monitoreo Técnico y Medición de Poder Discriminante: Evaluar mensualmente la precisión matemática y estabilidad de los algoritmos en producción mediante métricas estándar, detectando variaciones o degradación en los datos ( Data Drift ). Recalibración y Re-entrenamiento Algorítmico: Ejecutar la recalibración periódica y re-entrenamiento del código en Python, ajustando hiper parámetros y pesos del modelo según los cambios en el comportamiento de la cartera o del mercado. Atención de Requerimientos Analíticos Complejos y Ad-Hoc: Realizar extracciones avanzadas, procesamiento de bases masivas y análisis exploratorios ad-hoc solicitados para responder a preguntas técnicas o validar hipótesis del negocio comercial. Educación: Bachiller o Titulado en Economía, Estadística, Ingeniería Estadística, Ingeniería Económica, Ingeniería Industrial, Ingeniería de Sistemas, Informática, Ciencia de Datos o carreras afines. Cursos / Certificaciones: Especializaciones en Python for Data Science , Machine Learning , SQL Avanzado o Big Data . Experiencia Laboral Mínimo 3 de experiencia en posiciones de Analista. Datos, Data Scientist o Analista de Modelamiento Predictivo. De preferencia en el sector financiero, microfinanzas o fintech . Experiencia en codificación en Python/SQL, validación y despliegue técnico de modelos de Machine Learning y algoritmos predictivos en producción. Beneficios Grato ambiente de trabajo. Remuneración acorde al mercado. Bono anual de productividad Oportunidades de desarrollo profesional. Construimos oportunidades para las familias vulnerables, mejorando sus ingresos y calidad de vida a través de nuestra metodología: Finanzas Productivas. Somos parte de la Fundación Microfinanzas BBVA, una entidad sin ánimo de lucro creada por el Grupo BBVA en mayo de ** como un acto de responsabilidad corporativa, centrada en la inclusión financiera y la lucha contra la pobreza. La Fundación tiene como objetivo promover el desarrollo económico y social sostenible e inclusivo de las personas más desfavorecidas, a través de las Finanzas Productivas, su especialidad y metodología. Financiera Confianza S.A.A es una entidad financiera resultante de la fusión de Caja Nuestra Gente (nacida de la adquisición y fusi&ón de Caja Rural Nor Perú, Caja Rural Sur y Edpyme Crear Tacna) y la antigua Financiera Confianza. Con presencia en todo el Perú, nos dedicamos a acompañar el esfuerzo de los microempresarios a través de las Finanzas Productivas, facilitándoles el acceso a crédito para acelerar su crecimiento. #J-***-Ljbffr
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When you interview, expect questions about your process. Hiring managers for analista roles almost always ask: 'Walk me through how you'd approach a problem you've never seen before.' They want to hear your method, not just your answer. Show them you think systematically, that you ask clarifying questions, and that you break complex work into steps.
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