Fraud Data Scientist L2

Data Scientist enfocado en la prevención de fraude , desempeñarás un papel clave en el diseño y desarrollo de modelos que ayuden a identificar comportamientos anómalos, transacciones sospechosas y patrones relacionados con fraude. Trabajarás con grandes volúmenes de datos y aplicarás técnicas de machine learning supervisadas y no supervisadas para fortalecer nuestros sistemas de detección de fraude y automatizar la toma de decisiones. Este rol requiere una sólida comprensión de los problemas de clasificación desbalanceada, fuertes habilidades en feature engineering , y la capacidad de adaptar los modelos a los cambios en el comportamiento de los usuarios y a nuevas estrategias de fraude. Se valora experiencia en fintech, banca, seguros u otras industrias con un fuerte enfoque en prevención de fraude y controles automatizados. Responsabilidades Análisis y modelado de datos: Explorar grandes conjuntos de datos transaccionales y de comportamiento para identificar patrones asociados al fraude. Desarrollo y validación de modelos: Construir y validar modelos de clasificación utilizando técnicas de machine learning adaptadas a problemas de datos desbalanceados (fraude vs. no fraude). Feature engineering: Crear variables derivadas que mejoren el desempeño y la capacidad de generalización del modelo, evitando el sobreajuste ( overfitting ). Colaboración interfuncional: Trabajar con equipos de ingeniería, producto y operaciones para garantizar una integración fluida de los modelos dentro de los flujos de decisión. Monitoreo e iteración: Dar seguimiento al desempeño de los modelos en producción e iterar en función de cambios en el comportamiento de los usuarios, tendencias de fraude o ajustes en la estrategia. Investigación e innovación: Mantenerse actualizado sobre técnicas avanzadas de machine learning para la detección de fraude en entornos digitales transaccionales. Requisitos Licenciatura en Ciencia de Datos, Estadística, Matemática, Ciencias de la Computación o un campo