Acerca de:

• Responsable de investigar, desarrollar y proponer nuevas formas de llevar a cabo proyectos que contribuyan a mejorar la estrategia de cobranzas usando los datos como habilitador de la misma para enfocar los esfuerzos en aquellas iniciativas que permitan mejorar la calidad del portafolio de manera preventiva y hacer esfuerzos más enfocados en las correctivas apalancado siempre en la Ciencia de Datos. 

Responsabilidades:

• Definir soluciones que garanticen la disminución de cuentas perdidas a traves de la identificación de patrones de comportamientos de los clientes. 
• Implementar esquemas de monitoreo a todas las herramientas de refinanciamiento con la finalidad de evaluar el desempeño de las mismas para tomar acciones preventivas y evitar que nuestros clientes caigan en incobrable
• Diseñar las estrategias para implementar diferentes arquitecturas como bases de datos, procesamiento de datos masivos, implementación de algoritmos de Machine Learning en ambientes de producción para construir y aplicar las mejores soluciones de acuerdo a las necesidades y objetivos del Grupo
• Coordinar, en conjunto con las unidades analíticas del Grupo y con las áreas de ingenieria de datos, la conceptualización de arquitecturas orientadas a actividades de big data, para diseñarlas a la medida de acuerdo a las necesidades de los proyectos de cobranza. 
• Participar de manera activa, ya sea como líder o como parte del equipo de trabajo en el desarrollo de iniciativas de cobranza para lograr los objetivos de la estrategia de cobranza cuando se requiera de un experto analitica avanzada y de inteligencia artificial en cualquiera de los equipos de trabajo que se encuentren desarrollando proyectos asociados a la cobranza.  

Requisitos:

• 3 años como Gerente de áreas de Crédito, Cobranza, Analítica, Ciencia de datos con experiencia en uso de analítica para la cobranza y recuperación de cartera

Educación:

• Escolaridad requerida: Licenciatura en Ingeniería Industrial, Ingeniería de Datos, Ingeniería en Informática, Estadística, Actuaría, Matemáticas, Economía y Sistemas o afínes. Deseable: Posgrado en temas afines a la analítica o ciencia de datos. .

Beneficios:

● Sueldo base 

● Fondo de ahorro

● Descuentos en compras de muebles y ropa

● Aguinaldo

● Vacaciones

● Prima vacacional

● Reparto de utilidades

●  Día libre de cumpleaños

● Becas para estudio

● Útiles escolares

● Club de protección familiar

● Ambiente de trabajo agradable

● Entre otros beneficios y prestaciones