Científico de Datos Sénior - Riesgo Crediticio

Requisitos:

• Al menos 5 años de experiencia profesional relacionada con la ciencia de datos.
• Grado en Matemáticas, Economía, Informática, Física o Estadística.
• Excelente conocimiento de SQL y Python (o un lenguaje de scripting similar).
• Conocimiento de técnicas de aprendizaje automático (machine learning) y modelado estadístico.
• Sólidas capacidades analíticas y de resolución de problemas.
• Buenas habilidades de gestión de proyectos.
• Actitud proactiva, sentido de la responsabilidad, capacidad para trabajar de forma autónoma pero también para asesorar a otros miembros del equipo.
• Tener una mentalidad de startup y disposición para trabajar en un entorno de rápida evolución.
• Fluidez en inglés hablado y escrito.
• Pasión por lo que haces.

• Experiencia en liderazgo de proyectos y de personas.
• Experiencia laboral previa en el sector Financiero/Fintech.

Beneficios:

• Trabajo dinámico, desafiante y gratificante dentro de una empresa internacional en rápido crecimiento;
• Oportunidad de contribuir a los procesos de toma de decisiones del negocio y generar un impacto tangible;
• Equipo internacional talentoso y divertido que siempre te apoyará;
• Entorno de apoyo que facilita el crecimiento y el logro de objetivos;
• Horario de trabajo flexible;
• Fiestas y eventos regulares de la empresa;
• Oficina con juegos, mesa de billar, snacks/bebidas gratuitos y la posibilidad de trabajar en remoto;
• Equipamiento potente y herramientas modernas;
• Patrocinio bajo demanda para tu desarrollo profesional;
• Paquete de remuneración competitivo.

El rango salarial bruto para este puesto es de 4000 €-5000 € al mes.

Creditstar Group es una empresa internacional de financiación al consumo en rápido crecimiento, con sede en Tallin, Estonia, y que opera en múltiples mercados europeos.

En esencia, somos una empresa de tecnología financiera que utiliza procesos automatizados, algoritmos y análisis de datos para poner instrumentos financieros fácilmente a disposición de una población de más de 175 millones de personas en nuestros mercados objetivo. Somos un equipo de profesionales ambiciosos que valoran la innovación, la velocidad, el alto crecimiento y el alto rendimiento. Para más información sobre el grupo, visite www.creditstar.com.

Nuestra visión es construir y ofrecer los productos de banca digital del futuro. Si quieres formar parte de esto, esta es tu oportunidad.

TU PUESTO: SENIOR DATA SCIENTIST

¿Qué te parece ser una pieza clave en el impulso de la estrategia de datos de la empresa? Buscamos un Data Scientist que sea responsable de poseer y desarrollar el marco de ciencia de datos para todos nuestros productos en todo el Grupo.

Como Data Scientist, estarás a la vanguardia del desarrollo de la suscripción (underwriting), definiendo cómo y qué datos deben recopilarse para mejorar nuestra toma de decisiones y permitir el descubrimiento de conocimientos accionables que mejoren la experiencia de nuestros clientes en 8 países. Ayudarás a los Product y Risk Managers a tomar decisiones basadas en datos y liderarás tus propios proyectos. ¡Con nosotros, podrás impulsar tus ideas creativas y encargarte de innovar en el mundo impulsado por los datos!

• Construir modelos basados en datos para predecir el comportamiento de pago de los clientes.
• Diseñar experimentos A/B, analizar los resultados y proporcionar recomendaciones para la toma de decisiones.
• Trabajar en estrecha cooperación con los stakeholders para analizar datos complejos y proporcionar conocimientos basados en datos para decisiones críticas para el negocio.
• Revisar el trabajo y proporcionar feedback a los data analysts y data scientists.
• Compartir tus conocimientos y proporcionar formación sobre las mejores prácticas en el procesamiento de datos y las metodologías analíticas.
• Definir la estrategia de ciencia de datos, comunicarla y alinearla con la dirección y otros equipos.
• Proponer, evaluar, priorizar y liderar proyectos de ciencia de datos.
• Trabajar estrechamente con los data engineers para garantizar la mejor infraestructura de datos posible en todos los productos.
• Investigar e implementar las mejores prácticas y estándares en Data Science en todos los equipos de producto.