Data Scientist, L2

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Vana

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51 - 200 employees

Founded 2018

💳 Fintech

🛍️ eCommerce

👥 B2C

💰 Seed Round on 2020-07

Fintech • eCommerce • B2C

Vana is a digital lending platform that allows users to easily apply for and receive personal loans directly from their mobile devices. The application offers fast approval times and deposits funds into users' bank accounts, ensuring a seamless experience for borrowing up to Q2,500. Vana prioritizes user security by adhering to industry standards for data protection, and it promotes financial growth by enabling users to increase their credit limits with timely repayments. Vana is a member of the Fintech Association of Guatemala, reflecting its commitment to providing reliable and efficient financial services.

📋 Description

• Análisis y modelado de datos: • Aprovechar tus habilidades analíticas para identificar patrones, tendencias e información valiosa (insights) a partir de grandes conjuntos de datos. • Desarrollo y validación de modelos: • Utilizar técnicas estándar de la industria para crear variables (features), limpiar conjuntos de datos y desarrollar pipelines para entrenar e implementar nuestros modelos, enfocados principalmente en modelos de clasificación. • Evaluación del riesgo crediticio: • Evaluar el riesgo crediticio de posibles prestatarios utilizando los modelos desarrollados, asignando de manera efectiva puntajes de crédito (credit scores) o probabilidades de incumplimiento (Probability of Default - PD). Buscamos personas que piensen de manera innovadora; con frecuencia utilizamos datos alternativos para construir nuestros modelos, por lo que valoramos tanto las mejores prácticas de la industria como soluciones creativas. • Ingeniería de características (Feature Engineering): • Identificar y crear variables relevantes que mejoren el poder predictivo de los modelos y representen adecuadamente la solvencia o capacidad crediticia de los individuos. • Colaboración interdisciplinaria: • Trabajar en conjunto con otros equipos para proporcionar análisis, desarrollar modelos y participar en la toma de decisiones técnicas. • Monitoreo y evaluación del desempeño: • Supervisar continuamente el rendimiento de los modelos implementados, evaluar sus métricas y realizar los ajustes necesarios para adaptarlos a cambios en el comportamiento de los usuarios, las condiciones del mercado o la normativa aplicable. • Investigación e innovación: • Mantenerse actualizado sobre los últimos avances en ciencia de datos y aprendizaje automático (Machine Learning), además de experimentar con nuevos enfoques para la evaluación del riesgo crediticio.

🎯 Requirements

• Formación en Ciencia de Datos, Estadística, Ciencias de la Computación o una carrera relacionada, con conocimientos en programación. [INDISPENSABLE] • Experiencia o conocimientos en Data Engineering. [DESEABLE] • Conocimiento de servicios de AWS (Amazon Web Services). [DESEABLE] • Entre 1 y 2 años de experiencia en Ciencia de Datos o Analítica de Datos/Negocio (con conocimientos en Machine Learning). [INDISPENSABLE] • Entre 1 y 2 años de experiencia aplicando Machine Learning al análisis de riesgo financiero. [DESEABLE] • 2 años o más de experiencia utilizando Python y SQL. [INDISPENSABLE] • Buscamos una persona con pensamiento analítico y creativo, apasionada por explorar datos, extraer información de  valor y convertirla en decisiones accionables para el negocio. [INDISPENSABLE]