Kleva es una plataforma de agentes con inteligencia artificial que automatiza la gestión de cobranzas. Construimos sistemas inteligentes capaces de decidir cuándo y cómo contactarse, además de mantener conversaciones reales con clientes. No hacemos simples bots automatizados.
Operamos en 8 países de América Latina con clientes como bancos, fintechs y los BPOs más grandes de la región.
El rol
Buscamos a un "Hacker Cuantitativo". Alguien que sepa suficiente estadística matemática para no arruinar un A/B test, suficiente SQL/Python para no depender de nadie para sacar la data, y que tenga una mentalidad de producto y de negocio.
Vas a ser el owner de nuestra estrategia de marcación. Eso significa decidir a quién llamamos, a qué hora, en qué orden, con qué frecuencia y cuándo paramos. Hoy esas decisiones se toman con criterio operativo. Tu trabajo es convertirlas en un sistema que se mejora solo, semana a semana, a través de experimentos y datos.
Qué vas a hacer
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Diseñar y correr experimentos A/B sobre variables de marcación: horarios, frecuencia, orden de intentos, segmentación por tramo de mora, canal.
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Analizar resultados con rigor estadístico y traducirlos en cambios concretos al sistema.
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Mejorar y optimizar el modelo de priorización de contacto (BTTC: Best Time to Call).
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Identificar patrones en los datos de llamadas que expliquen variaciones en contactabilidad y recupero.
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Trabajar directamente con el equipo de producto e ingeniería para implementar los cambios que surgieron de tus análisis.
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Reportar el impacto de cada iteración en métricas de negocio: contact rate, right-party contact, promise-to-pay, recovery.
Requirements
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4+ años de experiencia en roles de analytics, growth o strategy con ownership real sobre experimentos y resultados.
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Experiencia sólida en diseño y análisis de experimentos A/B en entornos de alta frecuencia de decisión.
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Manejo avanzado de Python o R para análisis estadístico. SQL para exploración y extracción de datos.
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Capacidad para operar con datos ruidosos y tomar decisiones con información incompleta.
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Mentalidad de ownership: no esperás que alguien te diga qué analizar ni qué mejorar.
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Experiencia en fintech, lending, colecciones o growth analytics es una ventaja real, no un requisito.
No somos un buen fit si...
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Tu trabajo termina en un Jupyter Notebook. Buscamos implementación, no solo slides o reportes.
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Preferís la perfección a la velocidad. La distancia entre una hipótesis y un resultado se tiene que medir en días, no en meses.
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Esperás un entorno de datos de laboratorio. Operamos en el mundo real: vas a lidiar con ruido, drop rates e información incompleta.
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Necesitás que te asignen tickets. Buscamos ownership; queremos que vos nos digas qué experimento hay que correr la próxima semana para mover la aguja
Benefits
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Salario en dólares
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Tres semanas pagas de vacaciones por año
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Hub en Bs As y en CDMX
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En cada interacción, valoramos los resultados por encima de los egos o jerarquías
