Ingeniero de Datos - Riesgo, fraude y anticorrupción

Acerca del puesto

Se busca un Ingeniero de Datos para la Gerencia de Metodologías y Métodos Analíticos, dentro de la VP Jurídica. La misión es elaborar y ejecutar proyectos de inteligencia con la información y gestión analítica, usando minería de datos, análisis predictivo y descriptivo, modelos de cuantificación, scoring y técnicas de modelamiento estadístico y matemático, para aplicar controles que mitiguen el riesgo de corrupción, conducta de la mesa de dinero y fraude.

Responsabilidades principales

• Diseñar y ejecutar la metodología CRISP-DM para implementar modelos de minería de datos que detecten patrones, tipologías y señales de alerta en fraude, anticorrupción y mesa de dinero.
• Participar en proyectos de fraude, anticorrupción y mesa de dinero, con sinergia con las áreas de negocio, y levantar indicadores mensuales de esos temas.
• Desarrollar modelos de minería de datos con análisis de conglomerados, exploratorio, predictivo y asociativo.
• Ejecutar procesos de ingestión de datos en la LZ o DWH para alimentar los modelos.
• Parametrizar reglas adaptivas de riesgo y construir modelos prescriptivos con machine learning y redes neuronales para optimizar alertas.
• Modificar atributos, variables y reglas para calibrar alertas y reducir falsos positivos.

Perfil requerido

• Profesional graduado en Ingeniería en Sistemas, Licenciatura en Computación o Licenciatura en Estadística.
• 1 a 3 años de experiencia en minería de datos, diseño de modelos predictivos, técnicas estadísticas o machine learning, programación y administración de bases de datos, o en proyectos de fraude, anticorrupción, cumplimiento y riesgo conductual.

Habilidades requeridas

• Metodología CRISP-DM, estadística y modelamiento analítico.
• Data mining, machine learning y bases de datos, data warehouse o data lake.
• Modelos de scoring y perfiles de riesgo, prevención de fraude y anticorrupción.
• Metodología SARLAFT o marcos de cumplimiento relacionados.