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Data Scientist

Somos una FinTech que busca democratizar los servicios financieros para todo tipo de empresas. Nos apalancamos en la mejor tecnología para crear soluciones ágiles, personalizadas y transparentes. Nuestro objetivo es ser la FinTech B2B más grande de Latam y convertirnos en el CFO digital de todas las empresas en la región.


Xepelin nace en Chile en 2019 y, desde entonces, hemos levantado más de USD145 millones en equity y USD300 millones en asset-backed facilities para potenciar el crecimiento en toda la región, especialmente en los países donde hoy operamos, Chile y México. La última ronda de equity fue de USD111 millones, record en Chile y una de las más grandes en América Latina para una FinTech.


¿Por qué trabajar en Xepelin?


💪 Desafío

Estamos sacudiendo una de las industrias más poderosas y competitivas, eliminando fricciones para darle a las Pymes acceso a capital y apalancado en la última tecnología disponible. Todo esto poniendo siempre a nuestras Pymes en el centro.

Construir un banco digital desde cero es un gran proyecto; el producto es complejo y no se puede romper, existen regulaciones estrictas y tendremos que ser mejores que algunas de las corporaciones más grandes y consolidadas del mundo. Pero superar estos desafíos significa que habremos construido algo duradero.


💥 Impacto

Trabajar en un equipo de clase mundial y automotivado significa autonomía, amplia experiencia en todos los proyectos y ver que tus contribuciones afectan directamente al producto e impactan a nuestras Pymes.

Trabajarás con todos nuestros productos, tendrás que tomar decisiones fundamentales. El correcto posicionamiento de ellos marcará su futuro.


✔️ Calidad

Nuestro posicionamiento de marca y productos es algo diferenciador frente al resto del mercado por lo que invertimos mucho en crear productos de calidad que nuestras Pymes respeten y valoren.

Nos damos el tiempo para pensar fuera de la caja y volver con propuestas innovadoras. Estamos aquí para cambiar la industria!


🔎 ¿Qué estamos buscando?

En Xepelin estamos buscando personas creativas y visionarias que piensen fuera de la caja para sumarse a nuestro equipo. Si te apasiona resolver desafíos interesantes de alto impacto y quieres ser parte de un entorno dinámico que está transformando la industria financiera, ¡Esta oportunidad es para ti!

El rol se integrará a nuestro equipo de Data Science. Si te motiva el desafío de construir soluciones innovadoras en un entorno de rápido cambio, queremos conocerte.

Unete a nosotros, crezcamos juntos!


🎯 Principales responsabilidades
  • Recopilar, limpiar y preprocesar datos de múltiples fuentes (transaccionales, comportamentales, crediticios, etc.).
  • Realizar análisis exploratorio de datos para identificar patrones.
  • Diseñar e implementar modelos de machine learning para casos de uso financieros (por ejemplo, scoring crediticio, detección de fraudes, predicción de churn).
  • Optimizar el rendimiento de los modelos mediante ajuste de hiperparámetros y validación cruzada.
  • Desplegar modelos utilizando Vertex AI para soluciones escalables y listas para producción.
  • Construir y mantener pipelines de MLOps para la formación, evaluación, despliegue y monitoreo de modelos utilizando Vertex AI.
  • Desarrollo de herramientas utilizando LLMs.
  • Trabajar de cerca con analistas de negocios, expertos financieros e ingenieros de datos para alinear los objetivos del proyecto.
  • Presentar insights y resultados de modelos a stakeholders técnicos y no técnicos.


🏆 ¿Qué necesitas para brillar?
  • Dominio de Python y bibliotecas de ciencia de datos (por ejemplo, pandas, NumPy, scikit-learn y TensorFlow).
  • Experiencia con GCP, especialmente BigQuery, Cloud Storage y Vertex AI.
  • Conocimientos básicos de MLOps y CI/CD para la automatización de pipelines de modelos.
  • Experiencia en la aplicación de LLMs (GPT, BERT, T5, etc.) en tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) dentro del sector financiero.
  • 2+ años de experiencia en banca, fintech o sectores financieros.
  • Fuerte base en algoritmos de machine learning.
  • Capacidad para identificar y resolver problemas con un enfoque basado en datos.
  • Aplicación de LLMs para acelerar la toma de decisiones en entornos de datos masivos.
  • Excelentes habilidades de comunicación para presentar resultados técnicos a profesionales financieros y líderes empresariales.
  • Mentalidad colaborativa con un enfoque proactivo para la resolución de problemas.

#LI-SC2


Nuestros Beneficios:


🌴 Xepelin Balance

Vacaciones: 15 días hábiles. Por cada año que cumplas en Xepelin, te damos un día extra de vacaciones.

Balance days: 10 días libres adicionales al año, para disfrutar como quieras.

Trabajo híbrido y flexibilidad horaria según el rol. Trabajamos por objetivos.

Beneficios Flexibles: Puntos flexibles en tu moneda local al mes para gastar en lo que quieras.

Xepelin Fun: Actividades de encuentro financiadas por Xepelin para divertirnos juntos.


🚀 Xepelin Performance & Career

Plataformas de capacitación: Convenios con las mejores plataformas, como Reforge, Udemy y DataCamp.

Kit de Bienvenida: todo lo que necesitas para comenzar tu viaje en Xepelin 😊


🤝 Xepelin Cares

Cobertura de salud: contamos con convenios de salud con proveedores de calidad o reembolsos según el país donde te encuentres.

Post Natal: te damos una semana extra de licencia post natal. ¡Nos interesa que estés con tu familia y seres queridos!

Matrimonio plus: Lleva tus planes al siguiente nivel, con una gift card y extendiendo tu permiso legal por matrimonio con dos días de regalo por Xepelin.

Xepelin Glassdoor Company Review
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Xepelin DE&I Review
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CEO of Xepelin
Xepelin CEO photo
Unknown name
Approve of CEO

Average salary estimate

$70000 / YEARLY (est.)
min
max
$60000K
$80000K

If an employer mentions a salary or salary range on their job, we display it as an "Employer Estimate". If a job has no salary data, Rise displays an estimate if available.

What You Should Know About Data Scientist, Xepelin

En Xepelin, una innovadora FinTech comprometida con democratizar los servicios financieros, estamos buscando un Data Scientist que se una a nuestro equipo en Santiago. Desde nuestro inicio en 2019, nos hemos enfocado en crear soluciones ágiles y personalizadas para ayudar a las PYMEs a acceder a capital. Tu papel será fundamental en este proceso, ya que serás responsable de recopilar, limpiar y analizar datos provenientes de diversas fuentes. Te encargarás de diseñar e implementar modelos de machine learning que permitirán optimizar procesos financieros como el scoring crediticio y la detección de fraudes. Además, tendrás la oportunidad de implementar estos modelos en producción usando Vertex AI y de colaborar con profesionales de diversos campos para alinear nuestros objetivos de proyecto. Buscamos a alguien con experiencia en Python y bibliotecas de ciencia de datos, así como con un sólido conocimiento en MLOps. Si te entusiasma la idea de trabajar en un entorno dinámico donde podrás impactar directamente en la vida de las empresas, estás en el lugar adecuado. Únete a Xepelin y sé parte de un proyecto que realmente está cambiando la industria financiera, contribuyendo a un futuro más accesible y justo para todas las empresas en la región.

Frequently Asked Questions (FAQs) for Data Scientist Role at Xepelin
¿Cuáles son las responsabilidades principales de un Data Scientist en Xepelin?

Las responsabilidades de un Data Scientist en Xepelin incluyen la recopilación y limpieza de datos de diversas fuentes, la realización de análisis exploratorios y la implementación de modelos de machine learning para mejorar procesos financieros. También es esencial colaborar con otros equipos y presentar resultados a stakeholders tanto técnicos como no técnicos.

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¿Qué habilidades son necesarias para el puesto de Data Scientist en Xepelin?

Para el puesto de Data Scientist en Xepelin, necesitas dominar Python y tener experiencia en bibliotecas de ciencia de datos como pandas y NumPy. Además, es importante contar con experiencia en GCP, especialmente con herramientas como BigQuery y Vertex AI, así como conocimientos en MLOps y procesamiento de lenguaje natural utilizando LLMs.

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¿Qué tipo de proyectos supervisará un Data Scientist en Xepelin?

Un Data Scientist en Xepelin supervisará proyectos relacionados con la mejora de servicios financieros mediante análisis de datos. Esto incluye identificar patrones, diseñar modelos de scoring crediticio y detectar fraude, así como optimizar el rendimiento de los modelos mediante validaciones y ajustes.

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¿Cómo impacta el trabajo de un Data Scientist en Xepelin en las PYMEs?

El trabajo de un Data Scientist en Xepelin tiene un impacto directo en las PYMEs al permitirles acceder a capital y mejorar sus procesos financieros. Al desarrollar modelos precisos y eficientes, se facilita la toma de decisiones y se reduce el riesgo, proporcionando así soluciones financieras más accesibles.

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¿Qué beneficios ofrece Xepelin a los Data Scientists?

Xepelin ofrece una serie de beneficios a sus Data Scientists, incluidos días libres adicionales, trabajo híbrido y opciones de capacitación continua en plataformas reconocidas. También se fomenta un ambiente colaborativo con actividades sociales y un enfoque en el bienestar del empleado.

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Common Interview Questions for Data Scientist
¿Cómo manejas el proceso de limpieza y preparación de datos?

En tu respuesta, puedes hablar sobre las herramientas y técnicas que utilizas para limpiar conjuntos de datos, destacando tu experiencia en Python, pandas y NumPy. También menciona cómo identificas y manejas datos faltantes o erróneos, garantizando que la calidad de los datos sea alta antes de su análisis.

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¿Qué experiencia tienes en el diseño e implementación de modelos de machine learning?

Describe proyectos previos en los que has diseñado e implementado modelos de machine learning, especificando las técnicas utilizadas y los resultados obtenidos. Es importante destacar tu capacidad para optimizar modelos y validar su rendimiento, y cómo esto ha impactado en los resultados finales.

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¿Cómo presentas resultados de análisis de datos a diferentes audiencias?

Enfócate en tu capacidad para adaptar la complejidad de tus presentaciones a la audiencia. Mentiona la importancia de la visualización de datos y cómo has simplificado resultados técnicos para que sean comprensibles para stakeholders no técnicos.

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¿Cuál ha sido tu mayor desafío trabajando con datos en el sector financiero?

Comparte un desafío específico que hayas enfrentado, cómo lo abordaste y qué aprendiste de la experiencia. Esto demuestra tu capacidad para resolver problemas complejos y tu habilidad para trabajar en entornos regulados.

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¿Qué técnicas usas para la optimización de modelos de machine learning?

Habla sobre el ajuste de hiperparámetros, la validación cruzada y otras técnicas que has utilizado. Comparte un ejemplo de cómo la optimización mejoró el rendimiento de un modelo y cómo mediste ese éxito.

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¿Cómo trabajas en equipo con otros departamentos?

Describe tu enfoque para trabajar en colaboración con otros equipos, como ingenieros de datos y analistas de negocios. Enfatiza la importancia de la comunicación clara y cómo alineas objetivos en proyectos conjuntos.

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¿Tienes experiencia en el uso de GCP y Vertex AI?

Comparte tu experiencia específica con Google Cloud Platform y cómo has utilizado herramientas como Vertex AI para implementar y desplegar modelos. Puedes mencionar proyectos donde esta experiencia ha sido clave para el éxito.

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¿Cómo mantienes tus habilidades y conocimientos actualizados en ciencia de datos?

Comenta sobre las fuentes que utilizas para mantenerte al día con las tendencias en ciencia de datos, como cursos en línea, webinars, o comunidades profesionales. Esto muestra tu compromiso con el aprendizaje continuo.

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¿Cómo utilizas el análisis exploratorio de datos en tus proyectos?

Describe cómo realizas un análisis exploratorio, qué herramientas usas, y cómo los hallazgos iniciales moldean tus decisiones de modelado. Proporciona ejemplos de insights obtenidos y su aplicación práctica.

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¿Qué importancia le das a la ética en el uso de datos?

Habla sobre la relevancia de la ética en ciencia de datos, sobre todo en el sector financiero. Menciona cómo evalúas consideraciones éticas en tus proyectos y tu compromiso con el uso responsable de los datos.

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