Posición: Gestor
Departamento: Gestión de riesgos y capital
Ubicación: Barcelona (España)
Tipo de Contrato: Indefinido
Jornada laboral: Jornada completa
Sector: Banca, seguros y finanzas
Vacantes: 1
Disciplina: Ingeniería
Modalidad de trabajo: Híbrida¿Qué proyectos desarrollamos?
El objetivo de esta convocatoria es cubrir una vacante de Gestor en 17509 – Modelos de gestión de riesgos en el equipo de INGENIERIA DE MODELOS DE RIESGO ubicada en MADRID O BARCELONA. Las principales tareas que desarrolla el equipo del departamento son las siguientes:
Soporte a la industrialización de modelos de scoring y rating para la estimación del riesgo de crédito de las operaciones de activo. Modelos de seguimiento del riesgo, de identificación del deterioro y modelos para la gestión de recuperaciones y morosidad y modelos de límites preconcedidos.
Soporte a la industrialización y mantenimiento de un pool de variables destinadas al uso de modelos industrializados o la construcción de nuevos modelos.
Análisis de nuevas metodologías relacionadas con el estudio de Fairness de Modelos y Explicabilidad de modelos para mejorar la compresión del comportamiento de los modelos de scoring, rating, identificación de deterioro y gestión de recuperaciones y morosidad.
Automatización de ejecuciones departamentales de diferentes procesos de transformación de variables, seguimientos de bondad de modelos y otros procesos de cálculos de métricas.
Relación con los entornos de control y gobernanza de modelos de riesgo.
Relación con los equipos de Sistemas de Información y Herramientas Big Data Analytics para la mejora continua.
El puesto de trabajo sería en Servicios Centrales de Madrid o Barcelona.
Los proyectos que asumirás en la posición son:
Requisitos mínimos
REQUISITOS ADICIONALES:
Competencias clave
¿Qué ofrecemos?
Job profile
Consulta, estructura y analiza grandes volúmenes de datos haciendo uso de capacidades estadísticas y de programación. Es capaz de desarrollar e implementar soluciones analíticas (e.g., cuadros de mando, modelos predictivos) para dar respuesta a las necesidades de las casuísticas de negocio de la entidad, de manera holística (i.e., desde el entendimiento del problema hasta la implementación y monitorización). Conoce y utiliza las buenas prácticas en el desarrollo de software y de modelos de machine learning. Es capaz de comunicar los insights/resultados de la solución analítica de una manera clara y estructurada a través de presentaciones y/o cuadros de mando.
