Product Manager | Credit Decisioning

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Modelos de riesgo crédito

Construir y gestionar el roadmap de modelos de riesgo crédito en coordinación con los equipos de Data Science y Portafolio — desde scores de originación hasta modelos de capacidad de pago, provisiones y gestión de portafolio.

Actuar como puente entre Portafolio/Risk Quant y Data Science — habilitando a cada equipo a aportar lo suyo en vez de centralizar todo en ti. Tu rol es generar complicidad y accountability entre los especialistas, no ser cuello de botella.

Coordinar la validación, backtesting y puesta en producción de modelos con los equipos correspondientes, asegurando que el ciclo completo — desde la hipótesis hasta el impacto medido — se cierre.

Hacer benchmarking continuo de mejores prácticas en riesgo crédito fintech, estudiando cómo las mejores empresas del mundo abordan scoring, decisioning, portfolio management y collections, para iluminar a la organización sobre hacia dónde ir.

Automatización de procesos e interfaces de riesgo

Definir y priorizar el roadmap de automatización con mentalidad AI-native — siempre preguntándote cómo hacerlo más barato y más automático. Priorizar por ROI real (impacto en P&L vs. inversión), no por complejidad técnica. Alcance: motores de decisión, implementación de reglas, interfaces para operadores, pipelines de datos.

Liderar la transición de procesos manuales a sistemas automatizados, identificando los cuellos de botella operativos de mayor impacto y construyendo las soluciones en conjunto con Ingeniería.

Gobernar la implementación end-to-end de modelos: no solo la construcción del modelo, sino su integración en los sistemas de decisión, el monitoreo en producción y la retroalimentación continua.

Liderazgo transversal

Funcionar como el nodo central que conecta Portafolio, Data Science, Riesgo e Ingeniería en un roadmap unificado. Asegurar que las prioridades de modelos y las de automatización se refuercen mutuamente.

Dar visibilidad continua y anticipar problemas antes de que escalen — con recursos, impacto y fechas claras. No reportar qué pasó, sino qué viene y qué necesita decisión.

Participar en la definición de OKRs de riesgo crédito, alineando esfuerzos con los objetivos de Lending y de la compañía.

¿Qué te hará tener éxito?

Curiosidad intelectual profunda: este rol requiere alguien que estudie constantemente — que lea papers, siga tendencias de la industria, entienda cómo operan las mejores funciones de riesgo del mundo y traduzca eso en iniciativas concretas.

Capacidad de abstracción alta: capaz de entender modelos estadísticos, interpretar resultados de backtests, discutir trade-offs de originación vs. pérdida, y formular las preguntas correctas a los especialistas — sin necesidad de construir los modelos personalmente.

Conocimientos de estadística y matemática suficientes para ser un interlocutor creíble con data scientists y analistas de riesgo. No necesitas ser modelador, pero sí necesitas entender distribuciones, métricas de performance de modelos (Gini, KS, PSI), y los fundamentos del riesgo crédito.

Familiaridad con ingeniería y automatizaciones: entender cómo funcionan APIs, pipelines de datos, motores de reglas y sistemas de decisión a nivel suficiente para priorizar y coordinar con equipos de ingeniería.

3-5 años de experiencia como Product Manager, idealmente en productos financieros o de riesgo crédito. Experiencia en fintech, banca o instituciones financieras es valorada.

Habilidad para gestionar stakeholders múltiples: este rol interactúa diariamente con Portafolio, Data Science, Riesgo, Ingeniería y liderazgo de negocio. Requiere comunicación clara, capacidad de negociar prioridades y construir consenso sin autoridad directa sobre todos los recursos.

Orientación a resultados medibles: capacidad de definir métricas de éxito, medir impacto y proponer mejoras continuas basadas en datos.

Orientación a la acción: tomar decisiones reversibles rápido, elevar las irreversibles con evidencia, y validar hipótesis con experimentos antes de escalar. Experiencia con metodologías ágiles, pero sobre todo con criterio para saber cuándo profundizar y cuándo simplificar y ejecutar.

Lo que nos llamará mucho la atención