Jobs Companies Santander Gerente de ciencia de datos

Sobre este puesto de Gerente de ciencia de datos en Santander

Santander · Presencial · OFNA BANCO PATIO STA FE CDMX
Esta oferta de empleo está en Spanish.
Gerente de ciencia de datos

Country: Mexico

ES EL MOMENTO

Santander (www.santander.com) está evolucionando de ser una marca global de alto impacto a una organización impulsada por la tecnología, y las personas están en el centro de este camino. Juntos, estamos liderando una transformación centrada en el cliente que valora el pensamiento disruptivo, la valentía de desafiar lo posible y la capacidad de innovar.

Esto es más que un cambio estratégico: es una oportunidad para crecer, aprender y generar un impacto real.

Nuestra misión es contribuir a que más personas y empresas prosperen. Adoptamos una sólida cultura de riesgos y esperamos que todos nuestros equipos asuman un enfoque proactivo y responsable en la gestión del riesgo.

Somos Banco Santander México, institución financiera líder que, a través de más de 160 años de reinvención, ha llegado a ser una organización sin fronteras con presencia en más de 40 países, 95 nacionalidades y equipos multiculturales que comparten 4 idiomas.

EL IMPACTO QUE GENERARÁS

Estamos buscando un/a Gerente Ciencia de datos en Santa Fe CDMX

Objetivo: Desarrollar modelos y soluciones de Ciencia de Datos aplicados a Riesgo de Crédito, Cliente y  Negocio Comercial, transformando necesidades de negocio en soluciones analíticas robustas, explicables e implementables, bajo la dirección y supervisión del subdirector de Ciencia de Datos. Es una posición con fuerte orientación a la ejecución y desarrollo técnico, responsable de participar de punta a punta en la construcción de soluciones analíticas, desde el entendimiento del problema y preparación de datos hasta el desarrollo, validación, documentación e implementación del modelo.

En este puesto, tus principales responsabilidades incluirán:

Desarrollar modelos: construir, probar y validar modelos estadísticos y de Machine Learning para casos de uso de riesgo, cliente y comerciales.
• Entender el problema de negocio: trabajar con el subdirector y stakeholders para comprender las necesidades y traducirlas en problemas analíticos concretos.
• Preparar y analizar datos: explorar información, identificar variables relevantes, construir features y evaluar calidad y consistencia de los datos.
• Asegurar calidad estadística: evaluar performance predictivo, calibración, estabilidad, generalización y desempeño Out-of-Time de los modelos.
• Generar soluciones explicables: interpretar los resultados, identificar principales drivers y comunicar de manera clara el funcionamiento y las limitaciones del modelo.
• Contribuir a la implementación: trabajar con equipos de Datos y Tecnología para llevar los modelos a producción de manera reproducible y escalable.
• Documentar: mantener documentación clara sobre datos, metodología, supuestos, resultados y limitaciones.
• Monitorear modelos: analizar su desempeño una vez implementados e identificar oportunidades de ajuste o mejora.
• Desarrollar capacidades: mantenerse actualizado en técnicas de estadística, Machine Learning e IA y aplicarlas cuando generen valor para el caso de uso

LO QUE APORTARÁS AL EQUIPO

Nuestra gente es nuestra mayor fortaleza. Cada persona contribuye con perspectivas únicas que nos hacen más fuertes como equipo y como organización. Valoramos quiénes son y potenciamos lo que aportan.

Los siguientes requisitos representan los conocimientos, habilidades y competencias esenciales para este puesto.

 Educación y certificaciones: Licenciatura en Matemáticas, Estadística, Actuaría, Economía, Ciencia de Datos, Ciencias de la Computación, Ingeniería o disciplinas cuantitativas afines.(OBLIGATORIO)

 Maestría o especialización en Data Science, Machine Learning, Estadística, 
Inteligencia Artificial o áreas relacionadas (Deseable)

Experiencia profesional :  2 a 5 años de experiencia en Ciencia de Datos, Analytics, Modelización o áreas cuantitativas relacionadas

 Experiencia desarrollando modelos o soluciones analíticas sobre datos reales.
Experiencia en servicios financieros, riesgo de crédito o analítica de cliente/comercial, deseable.

 

Habilidades técnicas:

Experiencia práctica utilizando Python, SQL y herramientas de análisis de datos. Conocimientos de estadística, modelización predictiva y técnicas de Machine Learning

VALORAMOS TU IMPACTO

Tu contribución importa, y la reconocemos. En Santander puedes esperar un paquete retributivo justo y competitivo que refleje tu impacto y el valor que entregarás. Toma un momento para entender a lo que nos referimos:

  • Ofrecemos más que un salario: nuestros beneficios están diseñados para apoyar tu vida, tus objetivos y tu bienestar, hoy y en el futuro
  • Tu salud es nuestra prioridad. A través de BeHealthy, nuestro programa global de bienestar, promovemos el bienestar integral de nuestros equipos
  • Sabemos que la familia es lo más importante. Por eso ofrecemos apoyo en el cuidado de hijos y programas familiares adaptados a cada etapa de la vida
  • Impulsamos a nuestros equipos a ir más allá mediante oportunidades de crecimiento, movilidad internacional y amplias trayectorias de carrera
  • Creemos en el poder de ayudar: puedes dedicar parte de tu jornada laboral al voluntariado

Estamos aquí para mantener tu motivación, ayudarte a alcanzar tus metas y celebrar tus logros en cada paso del camino.

CUMPLIMIENTO LOCAL

Santander se enorgullece de ser una organización que ofrece igualdad de oportunidades sin importar edad, género, discapacidad, estado civil, raza, religión u orientación sexual. Estamos comprometidos en ofrecer un proceso de selección inclusivo y accesible para todas las personas.

¿Y AHORA QUÉ?

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The Santander Effect Our work touches 140 million lives every day. How? By always innovating, sharing our experiences, questioning how we do things and adapting to new challenges. As we keep reinventing ourselves for the digital age, you’ll find that with us, even your smallest action will have a massive impact. That’s the Santander Effect.

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