Analista Data Science

Analista de Data Science – Prevención de Fraude , AML y Negocios
Ciudad de Guatemala | Híbrido | Tiempo completo
Sobre nosotrosSomos una empresa guatemalteca de tecnología con más de 20 años desarrollando soluciones de prevención de fraude y lavado de dinero para instituciones financieras en más de 40 países.
Nuestro equipo de Data Science construye modelos de machine learning que protegen millones de transacciones bancarias todos los días.
¿Qué harás en este rol?Investigar algoritmos, desarrollar, entrenar y evaluar modelos de machine learning aplicados a detección de fraude transaccional y monitoreo AML.Realizar análisis exploratorio sobre grandes volúmenes de datos transaccionales.Construir y mantener pipelines de datos y features para modelos en producción.Construir modelos federadosColaborar con equipos de producto e ingeniería para llevar modelos del laboratorio a producción.Documentar experimentos, métricas y resultados con rigor técnico.Presentar hallazgos de forma clara a audiencias técnicas y de negocio.Te apasionarás en usar datos para combatir el fraude financiero.
¿Qué buscamos?Graduado de Ingeniería en Ciencias de la Computación, Ingeniería en Informática, Ingeniería en Sistemas o carreras afines.Mínimo 2 años de experiencia en análisis de datos, ciencia de datos o roles similares.Certificación en Data Science o Machine Learning (por ejemplo: Google Professional ML Engineer, AWS Machine Learning Specialty, IBM Data Science, DataCamp/Coursera con proyecto verificable).Dominio de Python (pandas, scikit-learn) y SQL.Conocimiento de fundamentos estadísticos y de evaluación de modelos (precisión, recall, AUC, calibración).Inglés 90% fluido. Hablado y escrito.
Deseable pero no indispensable:Experiencia en el sector financiero, bancario o de pagos.Conocimiento de LightGBM/XGBoost, manejo de datos desbalanceados o explicabilidad de modelos (SHAP).Experiencia con datos transaccionales o mensajería financiera.
¿Qué ofrecemos?Trabajar en problemas reales de alto impacto en la industria financiera de Latinoamérica.Equipo técnico senior y cultura de aprendizaje continuo.Plan de carrera y capacitación en tecnologías de punta (ML, IA generativa).Salario competitivo y prestaciones de ley.