En Kapital Grupo Financiero nos encontramos en búsqueda de nuestro próximo Data Scientist. Que nos apoye en Diseñar, desarrollar, implementar y monitorear modelos analíticos y de Machine Learning que impacten en riesgo crediticio, rentabilidad, crecimiento comercial, prevención de fraude/PLD y eficiencia operativa, asegurando su implementación productiva en entornos cloud (AWS + Databricks). Funciones / Responsabilidades
• Desarrollo de modelos predictivos y feature engineering
• Construir modelos de scoring crediticio, propensión y conversión comercial, churn, detección de fraude/PLD y forecasting financiero
• Aplicar ML supervisado, no supervisado y LLMs, con experimentos y validaciones estadísticas robustas
• Diseñar variables predictivas a partir de información transaccional, financiera, comportamiento digital, buró y fuentes externas
• Aplicar reducción de dimensionalidad y selección de variables, asegurando interpretabilidad y explicabilidad (SHAP, feature importance)
• Implementación productiva (MLOps) y gobierno analítico
• Desplegar modelos en producción con Databricks y AWS, versionando modelos y datasets
• Implementar pipelines de entrenamiento y reentrenamiento automatizado, y monitorear desempeño, drift y estabilidad
• Documentar metodología, supuestos y limitaciones bajo estándares regulatorios y de auditoría
• Participar en comités técnicos o regulatorios y proponer mejoras a la arquitectura analítica




• Soporte estratégico a áreas principal
• Crédito: modelos de riesgo, políticas y segmentación
• Comercial y Producto: propensión, segmentación avanzada, campañas, pricing y ofertas
• PLD / Cumplimiento: modelos de alertamiento y análisis de patrones atípicos
• Finanzas: forecasting y simulación de escenarios Requisitos
• Escolaridad: Licenciatura concluida (indispensable) en Ciencia de Datos, Estadística, Inteligencia Artificial, Actuaría, Matemáticas, Física, Ingeniería, Economía o afín. Maestría (deseable)
• Idioma: Inglés intermedio (hablado y escrito)
•

Experiencia:
3 a 5 años en Data Science, Model Risk o Advanced Analytics
• Certificaciones: no

se requiere
n Conocimientos técnicos
• Python avanzado (pandas, numpy, scikit-learn, xgboost, lightgbm) y SQL avanzado
• Modelos de clasificación y regresión; validación cruzada y métricas AUC, KS y Gini; fundamentos sólidos de estadística y probabilidad
• Feature engineering avanzado, interpretabilidad y explicabilidad de modelos
• Databricks (workflows, notebooks, MLflow) y AWS (S3, EC2, Lambda o servicios equivalentes) Modalidad: Presencial.

Ubicación:
Torre Aleph (Metrobús Dr. Gálvez), CDMX Lo que ofrecemos
• Sueldo competitivo
• Prestaciones de ley
• Prestaciones superiores
• Totalpass
• Descuentos corporativos  ENVIANOS TU CV ??? [email protected]

📌 Data Scientist (Ciudad de México)
🏢 Kapital Grupo Financiero
📍 Ciudad de México