Data Scientist (Marketing)

Tenemos más de 12 años de historia como referente del mundo fintech en España, y hoy comenzamos un nuevo capítulo: más ambicioso, más dinámico, más emocionante.¿Convertirnos en el estándar definitivo del score crediticio y en el principal marketplace de financiación al consumo, gracias a una tecnología superior y un dominio absoluto del uso de los datos.Nos respaldan inversores institucionales de primer nivel como ING Ventures y SquareOne Capital.Estamos formando un nuevo equipo que no solo se suma al viaje, sino que lo lidera.Buscamos un perfil mid para Fintonic cuya misión será desarrollar soluciones de analítica avanzada y machine learning orientadas al análisis de riesgo, automatización de procesos y mejora continua del negocio.¿Desarrollo y mantenimiento del ecosistema de servicios asociados al análisis de riesgo de los usuarios, aplicando técnicas de analítica avanzada y Machine Learning.Esto incluye la implementación de modelos de scoring, categorización de transacciones, detección de comercios, extracción automática de información financiera, detección de fraude, listas negras (blacklists), control de calidad de datos y sistemas de sanción (Wanna).Brindar soporte diario y resolución de incidencias relacionadas con los sistemas de analítica avanzada, en colaboración con agentes del call center y analistas de riesgo.Mejora general de procesos de Advanced Analytics Sobre ti Tienes una titulación en Estadística, Matemáticas, Ingeniería, Informática, Ciencia de Datos o campos afines.Tienes 2 años de experiencia trabajando en proyectos de ciencia de datos aplicados a negocio dentro del sector financiero.Tienes experiencia ejecutando iniciativas de machine learning en entornos productivos y colaborando con perfiles multidisciplinares (analistas, ingenieros, producto, soporte).IMPRESCINDIBLE contar con experiencia previa en la construcción y mantenimiento de modelos de riesgo, detección de fraude, o motores de scoring (idealmente en fintech o banca digital).Dominas Python para análisis de datos, machine learning y automatización.Controlas versiones con GitLab Tienes conocimientos en Docker para contenerización y despliegue de modelos en producción.Usas servicios en la nube, especialmente AWS.Trabajas con bases de datos relacionales y no relacionales: MongoDB, Redshift, MySQL.Tienes conocimientos en visualización de datos, documentación técnica y gestión de tareas: Google Sheets, Confluence, Jira.Monitoreo de sistemas y rendimiento con Datadog.Resolución ágil de incidencias en producción y soporte técnico colaborativo.Disfrutarás de retribución flexible: tickets restaurante, transporte, seguro médico, guardería, formación ~ Programas de desarrollo profesional ~ Clases de inglés ~ Formación técnica y en habilidades blandas ~ Ayuda al deporte ~24 días de vacaciones + 24 o 31 de diciembre ~ Y en tu cumple , tendrás la tarde libre Los datos son nuestro superpoder Hacemos pocas cosas, pero las hacemos excepcionalmente bien Nuestro equipo está formado por personas de diferentes culturas, trayectorias y formas de ser.Puedes encontrar información sobre cómo procesamos sus datos personales en el siguiente enlace.

Mejora general de procesos de Advanced Analytics Sobre ti Tienes una titulación en Estadística, Matemáticas, Ingeniería, Informática, Ciencia de Datos o campos afines. Tienes 2 años de experiencia trabajando en proyectos de ciencia de datos aplicados a negocio dentro del sector financiero. Tienes experiencia ejecutando iniciativas de machine learning en entornos productivos y colaborando con perfiles multidisciplinares (analistas, ingenieros, producto, soporte). IMPRESCINDIBLE contar con experiencia previa en la construcción y mantenimiento de modelos de riesgo, detección de fraude, o motores de scoring (idealmente en fintech o banca digital). Dominas Python para análisis de datos, machine learning y automatización. Controlas versiones con GitLab Tienes conocimientos en Docker para contenerización y despliegue de modelos en producción. Usas servicios en la nube, especialmente AWS. Trabajas con bases de datos relacionales y no relacionales: MongoDB, Redshift, MySQL. Tienes conocimientos en visualización de datos, documentación técnica y gestión de tareas: Google Sheets, Confluence, Jira. Monitoreo de sistemas y rendimiento con Datadog. Resolución ágil de incidencias en producción y soporte técnico colaborativo. Disfrutarás de retribución flexible: tickets restaurante, transporte, seguro médico, guardería, formación ~ Programas de desarrollo profesional ~ Clases de inglés ~ Formación técnica y en habilidades blandas ~ Ayuda al deporte ~24 días de vacaciones + 24 o 31 de diciembre ~ Y en tu cumple , tendrás la tarde libre Los datos son nuestro superpoder Hacemos pocas cosas, pero las hacemos excepcionalmente bien Nuestro equipo está formado por personas de diferentes culturas, trayectorias y formas de ser.