En Galgo trabajamos para que más personas en Latinoamérica puedan acceder a la movilidad y a nuevas oportunidades por medio del financiamiento para motocicletas.

Construimos una plataforma tecnológica que permite financiar vehículos —principalmente motos— de forma rápida, simple y accesible, incluso para personas que no encuentran oportunidades en el sistema financiero tradicional... Combinando tecnología, datos y finanzas para brindar soluciones simples a problemas complejos.

Somos un equipo en crecimiento. Nos enfocamos en atraer el mejor talento sin distinciones porque creemos que la diversidad es el activo más valioso para nuestra organización.

Si te apasionan los desafíos y estás buscando una oportunidad para colaborar en un ambiente dinámico y multicultural… esta es tu oportunidad!

Estamos en la búsqueda de nuestro próxim@ Sr Data Scientist para ser parte de un equipo de alto rendimiento, cuyos principales responsabilidades serán:

• Construir modelos de ML que resuelvan problemas de negocio: segmentación, propensión, recomendación, scoring, predicción de churn. Desde entender el problema con Producto y Negocio hasta tener el modelo en producción — no solo notebooks.
• Iterar y mejorar los modelos existentes: monitorear performance, detectar drift, recalibrar, explorar nuevas fuentes de datos y features que mejoren el poder predictivo.
• Llevar modelos a producción: en conjunto con Data Engineering, ML Ops y Desarrollo de Producto. Construir y mantener pipelines de features y asegurar que los outputs de los modelos se integren correctamente al producto digital.
• Referente técnico del equipo de DS: revisar código y enfoques de modelado, guiar a perfiles más juniors y definir estándares de calidad en experimentación y deploy.
• Comunicación con stakeholders: explicar a áreas involucradas no técnicas qué dice el modelo, qué recomienda, y con qué nivel de confianza.

Esperamos que, quien ocupa el rol, reúna los siguientes requisitos:

• 4+ años diseñando y desplegando modelos de ML en producción.
• Capaz de trabajar de forma autónoma escribiendo pipelines de features, entrenando modelos y evaluando performance.
• Experiencia ejecutando experimentos: A/B testing, diseño experimental y análisis causal.
• Manejo experto de Python y SQL con conocimientos básicos de PySpark.
• AWS para ML/datos: experiencia con SageMaker, Athena, S3 y Glue.
• Afinidad con nuestra cultura y principios (CRECER), orientados al Cliente, enfocadas en Resultados, que valoren el trabajo en Equipo, con Curiosidad genuina, que busquen la Eficiencia y actúen con Rapidez.
• Ubicación: Argentina, Chile, Colombia.

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