Data Scientist enfocado en la prevención de fraude, desempeñarás un papel clave en el diseño y desarrollo de modelos que ayuden a identificar comportamientos anómalos, transacciones sospechosas y patrones relacionados con fraude. Trabajarás con grandes volúmenes de datos y aplicarás técnicas de machine learning supervisadas y no supervisadas para fortalecer nuestros sistemas de detección de fraude y automatizar la toma de decisiones.
Este rol requiere una sólida comprensión de los problemas de clasificación desbalanceada, fuertes habilidades en feature engineering, y la capacidad de adaptar los modelos a los cambios en el comportamiento de los usuarios y a nuevas estrategias de fraude. Se valora experiencia en fintech, banca, seguros u otras industrias con un fuerte enfoque en prevención de fraude y controles automatizados.
Responsabilidades
Análisis y modelado de datos:Explorar grandes conjuntos de datos transaccionales y de comportamiento para identificar patrones asociados al fraude.
Desarrollo y validación de modelos:Construir y validar modelos de clasificación utilizando técnicas de machine learning adaptadas a problemas de datos desbalanceados (fraude vs. no fraude).
Feature engineering:Crear variables derivadas que mejoren el desempeño y la capacidad de generalización del modelo, evitando el sobreajuste (overfitting).
Colaboración interfuncional:Trabajar con equipos de ingeniería, producto y operaciones para garantizar una integración fluida de los modelos dentro de los flujos de decisión.
Monitoreo e iteración:Dar seguimiento al desempeño de los modelos en producción e iterar en función de cambios en el comportamiento de los usuarios, tendencias de fraude o ajustes en la estrategia.
Investigación e innovación:Mantenerse actualizado sobre técnicas avanzadas de machine learning para la detección de fraude en entornos digitales transaccionales.
Requisitos
Licenciatura en Ciencia de Datos, Estadística, Matemática, Ciencias de la Computación o un campo relacionado, con sólidas habilidades de programación [OBLIGATORIO]
1–2 años de experiencia en Ciencia de Datos o Analítica de Datos/Negocio (con conocimientos de machine learning) [OBLIGATORIO]
Más de 2 años de experiencia utilizando Python y SQL[OBLIGATORIO]
Conocimiento en detección de fraude, detección de anomalías o modelado con datasets desbalanceados[OBLIGATORIO]
Experiencia en la industria fintech, seguros o banca es valorada pero no requerida [DESEABLE]
Conocimiento en servicios de AWS es un plus [DESEABLE]
Fuertes habilidades analíticas y mentalidad orientada a la resolución de problemas, con capacidad para extraer insights accionables a partir de los datos [OBLIGATORIO]
Comprensión del comportamiento del consumidor, fuentes de datos alternativas y plataformas de préstamos digitales[DESEABLE]
Vana is a fast-growing fintech company operating in Latin America that develops resilient and sustainable software products. The company builds scalable frontend and platform infrastructure solutions, integrating cloud services to deliver high-quality financial technology products. Vana focuses on creating outstanding user interfaces and experiences while maintaining robust backend systems and cloud infrastructure. The company emphasizes best practices in software development, deployment, and monitoring in production environments.
