Data Scientist (España)

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13 ago
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Fintonic
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Fintonic

España

En Fintonic estamos en pleno renacer. Tenemos más de 12 años de historia como referente del mundo fintech en España, y hoy comenzamos un reciente capítulo: más ambicioso, más dinámico, más emocionante. ¿El objetivo? 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.
Tu misión
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
- 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.
- Tienes experiencia ejecutando iniciativas de machine learning en entornos productivos y colaborando con perfiles multidisciplinares (analistas, ingenieros, producto, soporte).
- Aportas experiencia previa en la construcción y mantenimiento de modelos de riesgo, detección de fraude, o motores de scoring (idealmente en fint

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