Analyst Data Modeler

Acerca del puesto

Experian busca un Analist Data Modeler en Bogotá, en un rol técnico especializado que ejecuta la preparación de datos, programación, desarrollo, calibración, validación, automatización, documentación y monitoreo de modelos bajo el liderazgo funcional del Analytics Consultant. No incluye gestión directa de clientes, personal a cargo, liderazgo de equipos ni responsabilidad comercial.

Responsabilidades principales

• Ejecutar el componente técnico de los proyectos analíticos, desde el entendimiento de los datos y la construcción de muestras hasta el desarrollo, validación, documentación y monitoreo de las soluciones.
• Desarrollar modelos estadísticos, econométricos y de aprendizaje automático para el ciclo de crédito (originación, mantenimiento, cobranza, recuperación, fraude, pérdida esperada, provisiones y prospectiva macroeconómica).
• Aplicar las especificaciones metodológicas, regulatorias y de negocio de cada proyecto, producto y contexto, convirtiéndolas en desarrollos técnicos reproducibles y verificables.
• Implementar controles sobre datos, muestras, código, cálculos, resultados y documentación, asegurando consistencia, trazabilidad y calidad.
• Automatizar procesos repetitivos y construir componentes reutilizables para escalar el desarrollo y el mantenimiento de soluciones en el Hub regional.
• Utilizar herramientas de inteligencia artificial como apoyo técnico autorizado, conforme a las políticas de la organización y bajo validación humana.

Perfil requerido

• Profesional en estadística, matemáticas, actuaría, ciencia de datos, ciencias de la computación, economía, finanzas, ingeniería de sistemas, industrial o áreas afines, con formación sólida en estadística, probabilidad, programación y análisis de datos.
• Mínimo tres años de experiencia en desarrollo de modelos estadísticos y soluciones analíticas, con participación práctica en preparación de datos, programación, modelado, validación, automatización y documentación.
• Deseable experiencia en riesgo de crédito, servicios financieros o sistemas de provisiones.

Habilidades requeridas

• Python, SQL y Spark o PySpark.
• Conocimiento de regresión, clasificación, árboles, segmentación, agrupamiento, series de tiempo, análisis de supervivencia, aprendizaje automático, calibración, validación y monitoreo.
• Git, cuadernos reproducibles, Azure Databricks o entornos equivalentes, pruebas, automatización, visualización y procesamiento de grandes volúmenes de información.