Data Scientist Validación Modelos Riesgo

Ejecutar un desafío efectivo e independiente al proceso de construcción y seguimiento de modelos de la corporación, aplicando técnicas avanzadas de data science para validar su consistencia metodológica, cumplimiento normativo y desempeño predictivo. Como contraparte experta de las unidades desarrolladoras, dueños y usuarios, debe asegurar que los modelos (tanto estadísticos tradicionales como de Machine Learning) sean robustos, carentes de error y sostenibles en el tiempo, fortaleciendo el marco de control de riesgo de modelos del Banco.

El Data Scientist de Validación debe tener un dominio sobre la normativa CMF, Banco Central, UAF y otros reguladores cuyas directivas impacten en la gestión de modelos del Banco.

Adicionalmente tiene la responsabilidad de proponer mejoras continuas en el proceso de Validación, manteniéndolo eficiente y actualizado con el devenir de la normativa de referencia.
En este rol tendrás la oportunidad de:

Ejecutar la validación de modelos estadísticos y de Machine Learning asignados, utilizando herramientas de programación y análisis de datos (Python, SQL, Databricks).
Liderar los proyectos de validación de modelos internos y estándar regulatorios, gestionando el ciclo de vida de la validación.
Realizar análisis de challenger models, backtesting y stress testing para cuantificar y exponer debilidades de los modelos en segmentos específicos.
Gestionar la documentación y repositorios de código de los procesos de validación, asegurando la trazabilidad y reproducibilidad de los análisis.
Interpretar y desafiar los estadísticos de seguimiento de modelos, incorporando una mirada prospectiva y levantando alertas tempranas ante deterioros.
Evaluar la arquitectura de datos y tecnológica (diseño, desarrollo e implementación) que sustenta los modelos.
Para tener éxito en esta posición necesitas:

• Experiencia de al menos 2-3 años en desarrollo o validación de modelos de Riesgo (Crédito, Mercado, Operacional, PLAFT), utilizando grandes volúmenes de datos.
• Formación: Estadístico, Ingeniero Matemático, Ingeniero Comercial, Ingeniero Civil, Informático o carrera afín con especialización en ciencias de datos.
• Experiencia práctica en el manejo de grandes volúmenes de datos (Data Wrangling) para la construcción o validación de modelos.
• Nivel medio/avanzado en SQL y Python.
• Experiencia en el uso de agentes de IA para optimizar tareas y procesos.

Es aún mejor si tienes:

Experiencia en ambientes como Databricks
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