Administrador de activos y configuración FINANCIERO

Assurance | Beca GRC Financiero FIA Madrid | FY25

Te unirás al equipo de GRC FIA Analytics para integrarte en la práctica de Risk Analytics. La especialización de este grupo de trabajo se centra en los riesgos de crédito mayorista, contraparte, mercado, CVA y ALM o Riesgos estructurales (Liquidez & Tipo de Interés de Balance).

Requisitos:

Posibilidad de firmar un convenio de prácticas con la universidad.

Grados: Ingeniería, Matemáticas, Física, Estadística, Economía o ADE.

Valorable Máster: Máster en Data Analytics, Data Science o similar.

Funciones del puesto:

• Desarrollo de proyectos vinculados con el desarrollo de modelos de riesgos cuantitativos y/o Data Analytics para el sector financiero (banca y Seguros).
• Ingesta de información en BBDD SQL y/o No SQL.
• Desarrollo de procesos ETL y gestión de la base de datos.
• Procesos de Data Quality y limpieza de información de la BBDD.
• Desarrollo de modelos estadísticos tradicionales (modelos de regresiones, series temporales - ARIMA-, etc).
• Desarrollo de motores de cálculo basados en metodología ampliamente utilizada en el sector para los riesgos citados anteriormente (Crédito mayorista, contraparte, Mercado, CAV y ALM).
• Desarrollo de modelos de Machine Learning, Deep Learning y/o Inteligencia Artificial.
• Competencia de modelos y análisis de los mismos para la selección y presentación al cliente del mejor modelo para cada situación y propósito con el proyecto.
• Diseño funcional de pantallas de front-end que se facilitarán al cliente para explicar y detallar el funcionamiento y consumos de los motores de cálculo o motores desarrollados.
• Desarrollo de cuadros de mando para consumir la información de los modelos o cualquier otra información de gestión almacenada en BBDD.
• Elaboración de propuestas comerciales.
• Desarrollo de nuevo negocio, incorporándose a un equipo joven, con gran vocación por la innovación y por el desarrollo de nuevas herramientas personalizadas que ayuden a las Entidades Financieras a mejorar sus modelos de riesgos y de negocio.

Experiencia:

No se requiere experiencia en todos los apartados citados anteriormente. Se valorará candidato a candidato sus inquietudes y, en caso de tener experiencia, los proyectos realizados en su etapa laboral/formativa.