(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.

Buscamos a quien lidere nuestros modelos predictivos: alguien que entienda el negocio del crédito tan bien como la estadística que lo sostiene.

El rol

Vas a liderar el ciclo de vida completo de nuestros modelos estadisticos y predictivos, del diseño al monitoreo en producción.

Tus desafíos

• 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 fundamental 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.

Suma mucho a tu perfil

• Experiencia con normativa BCRA aplicada a modelos y previsiones.

• Metodologías de explicabilidad (SHAP) y transición de modelos tradicionales a Machine Learning en entornos regulados.

Para postularte

Aplicá con el botón de Solicitar empleo. Revisamos todas las postulaciones y respondemos.

Si el rol te interesa pero sentís que no cumplís con todos los puntos, postulate igual: nos importa más el criterio que el checklist.

📌 Head de Credit Scoring y Modelos de Riesgo (Buenos Aires)
🏢 SIISA - Servicio Interactivo de Informes
📍 Buenos Aires