Senior Data Scientist, RC Capital

RevenueCat elimina la complejidad de construir y escalar suscripciones in-app. Procesamos $10B+ en volumen anual y estamos presentes en >40% de las nuevas apps de suscripción (incluido el equipo móvil de OpenAI). Somos una compañía remote-first con 120+ personas distribuidas en 25 países, guiada por valores reales: Customer Obsession, Always Be Shipping, Own It y Balance.
Buscamos un Data Scientist fundacional para RevenueCat Capital, nuestra nueva línea de productos fintech. Ideal para científicos de datos en Chile que buscan trabajo remoto Chile en el sector de ciencia de datos aplicada, fintech, fraude o credit risk.
📍 Modalidad: 100% remoto | Flexible | Compatible con huso horario CLT | empleo remoto Santiago y todo Chile
⚠️ Nota crítica para candidatos en Chile:
Esta es una posición fundacional de Data Scientist para RevenueCat Capital (fintech). Requiere 5+ años de experiencia en ciencia de datos con foco en fraud detection, underwriting o credit risk, dominio experto de SQL/Python, y capacidad para desplegar modelos en producción. Destaca en tu aplicación experiencia en fintech, pagos o ecosistema de apps móviles. La compensación incluye equity competitivo y stipends en USD; consulta condiciones específicas para Chile durante el proceso. RevenueCat opera con equipo distribuido en 25 países y cultura remote-first.
💰 Compensación y beneficios:
Equity competitivo en startup Series C respaldada por Y Combinator + ventana de 10 años para ejercer opciones.
4–5 semanas de tiempo libre sugerido anualmente para recarga mental/física.
$2,000 USD para setup de workspace + $1,000 USD/año para aprendizaje continuo.
Entorno 100% remoto y flexible, con cultura orientada a resultados y autonomía.
🔹 Lo que harás:
Ser el founding Data Scientist del equipo Capital: construir desde cero la estrategia de DS para underwriting y fraud detection.
Desarrollar modelos sofisticados para lead qualification, anomaly detection, fraud prevention y credit underwriting usando datos de revenue en tiempo real.
Partner con Product e Engineering para integrar señales de riesgo y lógica de underwriting en flujos customer-facing y motores de decisión internos.
Analizar datos cross-platform para uncover insights que mejoren modelos de underwriting y diseño de producto.
Construir mecanismos de medición de impacto, evaluación de performance de modelos y priorización de iniciativas de data.
Operar con alto ownership en entorno ambiguo y de ritmo rápido, definiendo la visión a largo plazo de productos financieros.
📅 Hitos de éxito esperados:
Mes 1: Entender Daily Payouts, mapear data actual y gaps en enfoque de fraude/underwriting.
Mes 3: Tener modelo baseline de fraud detection en producción + integrar señales de riesgo en flujos reales.
Mes 6: Ser dueño end-to-end de sistemas de underwriting y fraud detection + influir en roadmap con propuestas data-backed.
Mes 12: Liderar nuevas iniciativas de Data mientras Capital escala + tener impacto material en deployment de capital y gestión de riesgo.
🔹 Lo que aportas (Requisitos):
5+ años de experiencia en Data Science, idealmente con background en fintech, credit, lending o payments.
Expertise profundo en fraud y/o underwriting: sabes construir modelos que balancean riesgo y crecimiento.
Altamente analítico y técnico: experto en SQL y Python. Puedes construir, desplegar y monitorear modelos en producción sin depender de otros para extracción de data.
Comprensión de mobile apps o developer ecosystems (o disposición rápida para aprender cómo las apps generan revenue a escala).
Mentalidad de owner: no temes ensuciarte las manos, tratas el balance sheet y la marca como tuyos.
Comodidad en ambigüedad: tomas decisiones de alto impacto con información limitada, iteras rápido y avanzas.
Systems thinker: automatizas y escalas procesos cuando hay señal suficiente, no solo parchas problemas puntuales.
Equilibrio pragmático: buscas calidad pero sabes identificar diminishing returns para priorizar impacto sobre perfección.
Comunicación fluida en inglés para colaborar con equipos globales, documentar modelos y presentar insights a leadership.
Información importante sobre el idioma
Esta vacante está publicada en inglés y el proceso de postulación se realiza en este idioma. Además, al tratarse de una posición remota en una empresa internacional, es recomendable contar con al menos un nivel conversacional de inglés que te permita entender instrucciones, participar en comunicaciones internas y expresarte con claridad en contextos laborales globales.