Machine Learning Scientist

Diseñar, desarrollar y evaluar modelos de ML para detección de fraude, incluyendo puntuación de fraude y enfoques de ensamblaje. Analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y señales de fraude. Definir metodologías de experimentación y monitorización en condiciones de producción.

• Diseñar, implementar y evaluar modelos de ML para detección de fraude y puntuación de fraude.
• Analizar conjuntos de datos a gran escala para identificar patrones, relaciones y señales de fraude.
• Definir metodologías de experimentación, calibración de modelos y umbrales de operación, e impulsar la producción de soluciones escalables.

• Alrededor de 5 años de experiencia como científico de datos o rol similar.
• Conocimiento de métodos estadísticos, aprendizaje supervisado y evaluación de modelos para problemas desbalanceados.
• Habilidad para ingeniería de características, desarrollo de modelos con Python, PySpark y SQL, y experiencia en despliegue en cloud.