Descripción del puesto
En Rootstack, estamos en búsqueda de un Científico de Datos con experiencia en análisis cuantitativo, modelación de datos y desarrollo de soluciones analíticas para riesgo financiero. La persona ideal contará con sólidos conocimientos en SQL y Python, experiencia en temas de riesgo de crédito, provisiones bajo IFRS 9 y riesgo de tasa de interés, así como la capacidad de conectar conceptos técnicos, teóricos y regulatorios con aplicaciones de negocio. Además, deberá tener habilidades analíticas y de documentación para apoyar la construcción, evaluación y estabilización de metodologías y modelos dentro de los tiempos del proyecto.

Habilidades requeridas

• Experiencia en análisis y procesamiento de datos provenientes de múltiples fuentes mediante SQL y Python.
• Dominio sólido de SQL y Python para manipulación, análisis y modelación de datos.
• Conocimiento fuerte en estadística, matemáticas, economía cuantitativa o ingeniería industrial.
• Experiencia analizando temas de riesgo de crédito, provisiones bajo IFRS 9 y riesgo de tasa de interés a nivel metodológico.
• Capacidad para ejecutar análisis estadísticos y econométricos que respalden la construcción y evaluación de metodologías.
• Habilidad para documentar hallazgos técnicos y relacionarlos con conceptos teóricos y regulatorios.
• Capacidad para explicar razonamientos técnicos con claridad.
• Pensamiento crítico, rigor analítico y capacidad para conectar teoría con aplicación.

Responsabilidades claves

• Analizar y procesar datos provenientes de múltiples fuentes mediante SQL y Python.
• Desarrollar componentes analíticos y cuantitativos para temas de riesgo de crédito, provisiones IFRS 9 y riesgo de tasa de interés.
• Ejecutar análisis estadísticos y econométricos que respalden la construcción y evaluación de metodologías.
• Documentar hallazgos técnicos y conectar resultados cuantitativos con conceptos teóricos y regulatorios.
• Colaborar con el equipo interno para entregar insumos analíticos robustos en tiempos de proyecto.
• Apoyar el desarrollo de modelos y metodologías de riesgo de mercado y liquidez.
• Participar en iniciativas relacionadas con modelos de NMD’s, modelos de prepagos de cartera, modelos de cupos contingentes y metodología EVE.
• Contribuir a la estabilización de información en la nueva aplicación CreditLens y LZ una vez que la migración de información haya sido completada.

Deseable

• Experiencia en riesgo de mercado y liquidez.
• Conocimiento en modelos de NMD’s, prepagos de cartera, cupos contingentes y metodología EVE.
• Experiencia en proyectos de migración o estabilización de información en nuevas plataformas analíticas.
• Conocimiento de conceptos regulatorios aplicados a riesgo financiero.