Head De Credit Scoring Y Modelos De Riesgo Buenos Aires

Head De Credit Scoring Y Modelos De Riesgo Buenos Aires

05 ago
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SIISA - Servicio Interactivo de Informes
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Buenos Aires

05 ago

SIISA - Servicio Interactivo de Informes

Buenos Aires

(Este rol requiere +5 años construyendo modelos de riesgo crediticio, con SQL y Python o R en la práctica (o herramientas).
Si tu experiencia es en auditoría, contabilidad o tesorería, este no es el puesto)
Cada vez que un banco o una fintech en Argentina decide si otorga un crédito, es muy probable que haya un informe de SIISA detrás.
El rol
Vas a liderar el ciclo de vida completo de nuestros modelos estadisticos y predictivos, del diseño al monitoreo en producción.
Diseñar y gobernar los modelos: scores de riesgo crediticio, comportamiento y prevención de fraude, con impacto medible en el resultado de nuestros clientes.
Ser socio consultivo: entender las necesidades de admisión, mantenimiento y cobranzas de bancos y fintechs, y mostrar dónde nuestros modelos mueven la aguja dentro de su organización.
Sostener el estándar regulatorio: explicabilidad, estabilidad poblacional y calibración, con la documentación lista para auditoría.
Traducir lo complejo: presentar Gini, KS y curvas ROC en lenguaje de negocio ante directorios y clientes,



demostrando el ROI y la mejora en la toma de decisiones.
Mantener los modelos vivos: junto a Tecnología, supervisar la implementación, el monitoreo de drift y la recalibración en producción.
El perfil que buscamos
+5 años en Riesgo Crediticio, Data Analytics o Inteligencia Comercial dentro de bancos, fintechs o burós de crédito.
Dominio del ciclo de vida del crédito (originación, mantenimiento, mora y recupero) y de los indicadores principal del sistema financiero.
Base técnica sólida: estadística aplicada al riesgo (regresión logística, árboles, ensambles) y experiencia práctica con SQL y Python o R.
Comunicación a nivel ejecutivo, capacidad de negociación y visión de producto.
Experiencia con normativa BCRA aplicada a modelos y previsiones.
Metodologías de explicabilidad (SHAP) y transición de modelos tradicionales a Machine Learning en entornos regulados.
J-*-Ljbffr

📌 Head De Credit Scoring Y Modelos De Riesgo Buenos Aires
🏢 SIISA - Servicio Interactivo de Informes
📍 Buenos Aires

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