Misión del cargo:

Transformar los datos de la cartera de crédito en inteligencia accionable que permita optimizar las decisiones de originación, fortalecer las estrategias de cobranza y mejorar la gestión del riesgo crediticio, mediante el desarrollo de modelos analíticos, herramientas estadísticas y recomendaciones basadas en datos que aporten a los objetivos del negocio.

Nivel de instrucción:

Título de Tercer nivel en: Ingeniería en Sistemas, Ingeniería Industrial, Economía, Estadística / Matemáticas o carreras afines

Deseable:

Postgrado, diplomados o certificaciones en Data Science, Machine Learning o Riesgo Crediticio.

Cursos especializados en plataformas como Coursera, DataCamp, edX o similares.

Experiencia:

Experiencia de 1 a 3 años en análisis de datos, preferentemente en áreas de crédito, cobranza, banca, fintech, retail financiero o empresas con cartera propia.

Lugar de trabajo: Cuenca

Competencias:

- Pensamiento analítico

- Comunicación efectiva

- Proactividad

- Orientación al detalle

- Trabajo en equipo

- Gestión del tiempo

Conocimientos técnicos requeridos.

- Python o R para análisis estadístico y modelamiento predictivo.

- SQL para consulta y procesamiento de bases de datos relacionales.

- Estadística aplicada y modelos predictivos.

- Machine Learning aplicado al negocio.

- Desarrollo de scorecards de crédito.

- Metodologías WOE, IV, Gini, KS y PSI.

- Vintage Analysis (análisis de cosechas).

- Matrices de transición de mora (Roll Rates)

- Modelos de propensión al pago.

- Segmentación de clientes y análisis de riesgo.

- Procesos ETL (extracción, transformación y carga de datos).

- Desarrollo de dashboards en Power BI.

- Excel avanzado.

- Calidad y validación de datos.

Funciones a desempeñar:

- Construir y mantener scorecards de originación de crédito al consumidor.

- Analizar variables predictoras relacionadas con riesgo de mora y comportamiento de clientes.

- Realizar análisis de cosechas (Vintage Analysis) para evaluar el desempeño de la cartera.

- Proponer ajustes en políticas de aprobación, cupos, plazos y condiciones de crédito basados en evidencia analítica.

- Desarrollar matrices de transición de mora (Roll Rates) para monitorear el comportamiento de la cartera.

- Segmentar clientes según nivel de riesgo y probabilidad de recuperación.

- Desarrollar modelos de propensión al pago que permitan priorizar estrategias de cobranza.

- Analizar la efectividad y costo de los distintos canales de recuperación.

- Generar reportes periódicos sobre indicadores de cartera, mora, productos y segmentos.

- Diseñar y mantener dashboards ejecutivos para la Gerencia de Crédito y Dirección General.

- Automatizar procesos de extracción y procesamiento de información.

- Elaborar presentaciones con hallazgos, conclusiones y recomendaciones estratégicas.

- Validar la integridad y consistencia de las bases de datos de crédito.

- Documentar metodologías, supuestos y resultados de los modelos desarrollados.

- Trabajar en conjunto con el área de Sistemas para mejorar la arquitectura y disponibilidad de los datos.

Sueldo: $1300 - $1600 fijos