Científico de Datos Senior

• Compensación generosa en efectivo y acciones (equity)

• Ejercicio anticipado (early exercise) para todas las opciones, incluidas las no consolidadas (pre-vested)

• Trabaja desde cualquier lugar: Cultura "Remote-first"

• Tiempo libre remunerado flexible y descanso de fin de año

• Seguro médico, dental y cobertura de visión para empleados y dependientes - específico para EE. UU. y Canadá

• Contribución del 4% en 401k / RRSP - específico para EE. UU. y Canadá

• MacBook Pro entregada en tu puerta

• Estipendio único para configurar una oficina en casa: escritorio, silla, pantalla, etc.

• Estipendio mensual para comidas

• Estipendio mensual para encuentros sociales

• Estipendio anual de salud y bienestar

• Estipendio anual de aprendizaje

Únete a una empresa de rápido crecimiento con profesionales de clase mundial de todo el mundo. Si buscas una carrera con propósito, has encontrado el lugar adecuado y nos encantaría saber de ti.

Para obtener más información sobre cómo procesamos tu información personal y tus derechos con respecto a tu información personal como solicitante y empleado de Sardine, visita nuestro Aviso de Privacidad para Solicitantes y Trabajadores.

Buscamos a un profesional orientado a los datos para ayudarnos a medir, comprender y mejorar el rendimiento de nuestras estrategias de riesgo, y para mantenernos a la vanguardia de las amenazas de fraude en constante evolución mediante el diseño y despliegue de soluciones basadas en datos con impacto en el mundo real. Trabajarás directamente con clientes para comprender sus desafíos únicos en materia de fraude, crearás prototipos rápidos de modelos de prueba de concepto y desarrollarás soluciones escalables y listas para producción utilizando machine learning y análisis de grafos. También analizarás conjuntos de datos complejos, diseñarás métricas, crearás cuadros de mando y colaborarás estrechamente con las partes interesadas de toda la empresa para impulsar la toma de decisiones y optimizar los resultados.
Este es un rol práctico de alto impacto, ideal para alguien que prospere en la intersección de la ciencia de datos, la resolución de problemas orientada al cliente y el riesgo en tiempo real.

Lo que estarás haciendo

• Defender un enfoque basado primero en los datos en todos los equipos internos y compromisos con clientes, promoviendo la claridad y el impacto

• Construir y desplegar modelos de machine learning para prevenir el fraude en diversos casos de uso de fintech, desde la prueba de concepto hasta la producción

• Desarrollar y realizar el seguimiento de métricas para medir y supervisar el rendimiento de nuestros productos de riesgo y la eficacia de las estrategias de gestión de riesgos

• Realizar análisis profundos para descubrir información que contribuya a la reducción del fraude y a mayores tasas de aprobación para nuestros clientes

• Trabajar directamente con los clientes para comprender sus desafíos de fraude y traducir conocimientos de datos complejos en recomendaciones claras y accionables

• Utilizar datos y modelos para apoyar el desarrollo de estrategias e intervenciones de mitigación de riesgos, preservando y mejorando al mismo tiempo la experiencia del usuario

• Crear y automatizar cuadros de mando de autoservicio aprovechando herramientas de BI

• Colaborar con ingeniería para escalar modelos a producción, optimizar el rendimiento y apoyar la instrumentación de datos

• Colaborar con equipos multidisciplinares (Negocio, Producto e Ingeniería) para traducir los requisitos de negocio en soluciones basadas en datos

• Remoto - Reino Unido/Alemania/España/Irlanda/Polonia/Países Bajos/Lituania/Bulgaria

• Más de 7 años de experiencia en ciencia de datos, modelado cuantitativo o un rol centrado en datos (product analytics, business analytics) con un alto impacto demostrado en contextos de fraude o riesgo

• Es esencial contar con una sólida experiencia práctica con Python/R y SQL; el conocimiento de Spark es un plus

• Experiencia en herramientas de BI como Tableau, Sigma o Metabase

• Capacidad demostrada para estructurar y analizar datos complejos utilizando técnicas como EDA y análisis de cohortes, y para comunicar los hallazgos de manera efectiva tanto a audiencias técnicas como no técnicas, incluidos los clientes

• Pensamiento crítico agudo y habilidades creativas para la resolución de problemas con una orientación hacia la acción

• Competencia en la definición, seguimiento y comunicación de métricas de rendimiento