Galgo es la fintech de motos líder en América Latina. Nuestra misión es desbloquear el acceso al crédito y a la movilidad para las personas que más lo necesitan. Nuestros productos principales son Galgo.com, un marketplace de motos con financiamiento integrado, y Galgo Crédito, un producto de financiamiento originado en concesionarias.

Estamos construyendo la forma más completa y accesible de comprar una moto, además del sistema operativo impulsado por IA para nuestra extensa red de concesionarias asociadas.

Levantamos más de $90M en capital (equity) y más de $300M en deuda, somos rentables y estamos creciendo a un 60% interanual. Operamos rápido, pensamos de manera estructural y mantenemos una vara muy alta. Si querés construir algo que importe —y querés hacerlo con rigor— este es tu lugar.

Cómo operamos

Trabajamos bajo un sistema de pods. Los squads se distribuyen a lo largo de funciones globales, y cada uno es dueño de un negocio, journey o proceso de punta a punta, entregando resultados comerciales duraderos. Nos movemos veloz: lanzamos nuevos productos a diario dentro de ciclos de planificación trimestrales. Todos los ingenieros operan sobre un tech stack nativo de IA.

Es por eso que estamos en la búsqueda de nuestro próxim@ Expert Data Scientist para sumar a nuestro equipo de Fraud. Detectarás quién está realmente detrás de cada solicitud, qué dealers, vendedores y redes concentran el riesgo, deteniendo el fraude sin cerrarle la puerta a los buenos clientes.

Tus principales responsabilidades serán:

- Ser owner de toda la solución, desde la creación de los datos hasta la puesta en producción de los modelos.
- Definir la estrategia de machine learning de prevención de fraude en originación y las buenas prácticas técnicas del equipo.
- Construir la etiqueta de fraude, separando el impago deliberado, la tergiversación de la mora de crédito y la confirmación.
- Desarrollar modelos para testaferros, identidad sintética o suplantada, fraude de ingreso y empleo, impago en primera cuota, redes y otras tipologías.




- Modelar el riesgo de dealers y vendedores, con alertas tempranas y evidencia para las decisiones comerciales.
- Detectar anillos de fraude con análisis de redes y métodos no supervisados.
- Evaluar e integrar fuentes externas de datos: burós, validación de identidad, documentos, biometría, entre otros.
- Diseñar, junto al motor de reglas, la política de decisión basada en pérdida esperada y costo operativo.
- Medir el impacto con holdouts, champion–challenger y reglas en modo sombra.
- Monitorear los modelos en producción y el ciclo de vida de modelos.
- Velar por la eficiencia de los modelos y el buen uso de los recursos de la compañía, por ejemplo diseñando flujos de decisión escalonados que consulten burós y proveedores externos sólo cuando aportan valor, y optimizando el costo de cómputo.Comunicar hallazgos a Operaciones, Comercial y liderazgo.

Esperamos que, quien ocupa el rol, reúna las siguientes características:

- 10 o más años construyendo modelos de prevención de fraude o prevención de otros riesgos financieros que tomen decisiones “en vivo” en producción, idealmente en crédito.
- Experiencia definiendo etiquetas en contextos ambiguos, con maduración tardía y sesgo de selección.
- Experiencia en análisis de grafos o redes aplicado a prevenir el fraude.
- Dominio de Python y SQL, gradient boosting, validación temporal, interpretabilidad y evaluación basada en costo.
- Criterio experimental para saber cuándo un A/B es viable y qué hacer cuando no lo es.
- Capacidad para explicar modelos a equipos no técnicos y sostener conversaciones difíciles con datos.
- Nube (GCP o AWS), feature stores y herramientas de BI.

Además, si bien no es obligatorio, valoraremos:

- Prevención de fraude en financiación de vehículos o crédito en punto de venta con intermediarios. Conocimiento de fuentes de datos de Chile, Colombia o México.
- Modelos secuenciales, GNN, o LLMs aplicados a documentos e investigación de casos.
- Experiencia con población no bancarizada o migrante y criterios de equidad en crédito.

Conoce más acerca de nosotros ingresando aquí.

📌 Expert Data Scientist (Fraud) (Santiago)
🏢 Galgo
📍 Santiago