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Product Manager | Credit Decisioning

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🚀 ¿Por qué trabajar en Xepelin?

Xepelin está transformando las finanzas empresariales en Latinoamérica con una suite de productos que automatizan la gestión financiera y facilitan el acceso a liquidez. Con el objetivo de convertirse en el CFO digital de todo negocio, ha desarrollado tecnología financiera que impacta en todo el ecosistema empresarial. Gracias a la data obtenida por la interacción de +1M de empresas dentro de su network, se construye un sistema de inteligencia de negocios que da visibilidad de indicadores financieros y evaluaciones de riesgo de la red con la que se colabora, ayudando a que la toma de decisiones sea más rápida y segura.

Nuestros principios ¿Cómo operamos?

🎯 Ponemos a nuestros clientes en el centro

✨ Creemos e inspiramos

🧑‍💼 Actuamos como dueños

🏅 Lideramos con el ejemplo

🏆 Nos desafiamos para ganar

🧠 Tomamos riesgos con inteligencia

🤖 Usamos el poder de la tecnología

¿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!

Si te motiva el desafío de construir soluciones innovadoras en un entorno de rápido cambio, queremos conocerte.

Únete a nosotros, ¡crezcamos juntos!

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.

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.

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.

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.

Track record en productos de riesgo crédito o lending — scoring, decisioning, collections, portfolio management.

Experiencia previa en roles donde hayas tenido que coordinar equipos de data science e ingeniería simultáneamente en torno a un roadmap compartido.

Capacidad demostrada de hacer benchmarking de industria y traducirlo en iniciativas priorizadas — no solo reportar qué hacen otros, sino identificar qué es aplicable y con qué impacto esperado.

Background cuantitativo (ingeniería, economía, estadística, matemáticas) combinado con habilidades de gestión de producto.

Experiencia en fintech B2B o en empresas de lending donde el portafolio de crédito es el core del negocio.

Comodidad cuestionando el status quo y proponiendo cambios con evidencia — sin sobrecomplicar lo simple. Alguien que distingue cuándo hay que profundizar y cuándo hay que simplificar y ejecutar.

#LI-LO1

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Posted: July 11, 2023
First seen: March 26, 2026
Last seen: April 21, 2026

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Trust Level: 33%
Scored at: April 21, 2026

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