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 fundamental
- 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 requieren

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

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📌 Data Scientist (Álvaro Obregón)
🏢 Kapital
📍 Álvaro Obregón