Qué proyectos desarrollamos
En el equipo de Modelos de Gestión del Riesgo, formamos parte de la Service Line de Riesgos CPC, con una misión transversal: impulsar la transformación, innovación y excelencia técnica en la gestión del riesgo de crédito. Trabajamos con modelos tradicionales y de inteligencia artificial, promoviendo el uso de nuevas metodologías, herramientas y fuentes de datos para mejorar la toma de decisiones.
Responsabilidades
Como Machine Learning Engineer, serás una pieza clave en el diseño, desarrollo y mantenimiento de modelos de riesgo de crédito, así como en la implementación de soluciones MLOps que garanticen su robustez, escalabilidad y trazabilidad.
Tus principales responsabilidades
* Desarrollar y mantener modelos de riesgo (basados en IA / ML).
* Implementar pipelines para automatizar el ciclo de vida de los modelos.
* Monitorizar el desempeño de los modelos y detectar desviaciones.
* Colaborar en el diseño de nuevos modelos adaptados a las necesidades del negocio.
* Investigar y proponer nuevas metodologías, incluyendo el uso de IA Generativa e ingeniería de prompts.
* Integrar modelos en el catálogo corporativo, asegurando su validación y documentación.
* Evaluar el riesgo de modelo y clasificarlo según su criticidad (Tier).
* Explorar nuevas herramientas, técnicas y fuentes de datos externas.
* Apoyar el análisis de datos para la toma de decisiones estratégicas en Riesgos y Negocio.
Requisitos y competencias clave
Formación y experiencia
* Titulación en Ingeniería, Ciencia de Datos, Estadística, Matemáticas, Economía o similar.
* Más de 5 años de experiencia como Data Scientist, preferiblemente en entornos financieros o de riesgo.
* Experiencia en entornos MLOps: automatización del ciclo de vida de modelos, versionado, monitorización y despliegue en producción.
Conocimientos técnicos
* Dominio de Python, R y SQL.
* Conocimientos avanzados en técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
* Familiaridad con herramientas como MLflow, Airflow, Docker, Kubernetes, Git y plataformas cloud (AWS, GCP, Azure).
* Conocimientos en IA Generativa e ingeniería de prompts.
Competencias personales
* Visión global del negocio, integrando la perspectiva de riesgo y la estratégica.
* Iniciativa, proactividad y capacidad de trabajo en equipo.
* Habilidades de comunicación para interactuar con perfiles técnicos y de negocio.
* Dominio de herramientas ofimáticas (Excel, PowerPoint, Outlook, Word).
Se valorará positivamente
* Conocimientos avanzados en técnicas de Deep Learning, como Transformers, GANs, VAEs, entre otros.
* Familiaridad con frameworks de IA como Keras, TensorFlow y PyTorch.
* Interés en mantenerse actualizado sobre el estado del arte en inteligencia artificial y metodologías emergentes.
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