Descripción de la oferta de empleo

Funciones:

Profesional de las carreras: Estadística, Matemáticas, Economía, Ingeniería Económica, Ingeniería de Sistemas o afines. Maestría deseable (Estadística, Economía, Finanzas o afines).
Experiencia Mínima: 3 a 4 años en puestos de desarrollo y/o validación de modelos de riesgo de crédito en entidades del sector financiero o de consumo masivo. Experiencia en la construcción y/o validación de modelos de riesgo de crédito. Experiencia en la automatización de procesos de modelos de riesgo de crédito y normativas locales e internaciones de gestión de riesgo de modelo.
Experiencia o familiaridad con entornos cloud orientados a analítica y modelos, tales como Google Cloud Platform (GCP) y/o Databricks.
Participación en procesos de migración de analítica o modelos desde entornos onpremise hacia la nube.
Conocimientos Específicos:
Propios para el puesto:
o Conocimientos de desarrollo y/o validación de modelos estadísticos de riesgo de crédito y su implementación (nivel avanzado).
o Conocimientos de prácticas para la gestión del riesgo del modelo (normativa local e internacional)
o Conocimientos de desarrollo y validación de modelos no tradicionales (inteligencia artificial y machine learning)
o Experiencia comprobada desarrollando modelos para pruebas de estrés
Informáticos:
o Bases de datos relacionales (SQL, PL SQL, entre otros) (avanzado)
o Manejo de GCP & Databricks
o Lenguajes de programación estadísticos, principalmente R y Python (avanzado)
o MS Office (avanzado)
Idiomas: Inglés intermedio - avanzado Profesional de las carreras: Estadística, Matemáticas, Economía, Ingeniería Económica, Ingeniería de Sistemas o afines. Maestría deseable (Estadística, Economía, Finanzas o afines).
Experiencia Mínima: 3 a 4 años en puestos de desarrollo y/o validación de modelos de riesgo de crédito en entidades del sector financiero o de consumo masivo. Experiencia en la construcción y/o validación de modelos de riesgo de crédito. Experiencia en la automatización de procesos de modelos de riesgo de crédito y normativas locales e internaciones de gestión de riesgo de modelo.
Experiencia o familiaridad con entornos cloud orientados a analítica y modelos, tales como Google Cloud Platform (GCP) y/o Databricks.
Participación en procesos de migración de analítica o modelos desde entornos onpremise hacia la nube.
Conocimientos Específicos:
Propios para el puesto:
o Conocimientos de desarrollo y/o validación de modelos estadísticos de riesgo de crédito y su implementación (nivel avanzado).
o Conocimientos de prácticas para la gestión del riesgo del modelo (normativa local e internacional)
o Conocimientos de desarrollo y validación de modelos no tradicionales (inteligencia artificial y machine learning)
o Experiencia comprobada desarrollando modelos para pruebas de estrés
Informáticos:
o Bases de datos relacionales (SQL, PL SQL, entre otros) (avanzado)
o Manejo de GCP & Databricks
o Lenguajes de programación estadísticos, principalmente R y Python (avanzado)
o MS Office (avanzado)
Idiomas: Inglés intermedio - avanzado



Requisitos:

Coordinar actividades para el mantenimiento del marco de gestión de riesgos de modelo de acuerdo con los requerimientos locales y de casa matriz (para Model Risk Intelligence)
Desarrollar modelos de riesgo y/o regulatorios siguiendo los lineamientos de la política corporativa, estándares de BNS y regulatorias
Proponer y estandarizar nuevas técnicas de modelamiento que optimicen las herramientas existentes, transmitiendo a su vez conocimiento metodológico al equipo para su implementación en los diferentes portafolios.
Proponer los ajustes y/o cambios en los distintos modelos de riesgos
Asegurar la disponibilidad de la información permanente para el seguimiento del performance e implementación de modelos de riesgo
Verificar que la data relacionada con el desarrollo y monitoreo del performance de los modelos de riesgo esté disponible en cada una de las operaciones supervisadas.
Definir e implementar métodos de explotación de información, clasificación y segmentación, que provean criterios científicos para el desarrollo de políticas y estrategias.
Atender los requerimientos de información relacionados a modelos de riesgo: Auditoría Interna y Externa, Casa Matriz y Superintendencia de Banca y Seguros.
Coordina del desarrollo de metodologías locales para la gestión del riesgo.




Funciones:
Profesional de las carreras: Estadística, Matemáticas, Economía, Ingeniería Económica, Ingeniería de Sistemas o afines. Maestría deseable (Estadística, Economía, Finanzas o afines).
Experiencia Mínima: 3 a 4 años en puestos de desarrollo y/o validación de modelos de riesgo de crédito en entidades del sector financiero o de consumo masivo. Experiencia en la construcción y/o validación de modelos de riesgo de crédito. Experiencia en la automatización de procesos de modelos de riesgo de crédito y normativas locales e internaciones de gestión de riesgo de modelo.
Experiencia o familiaridad con entornos cloud orientados a analítica y modelos, tales como Google Cloud Platform (GCP) y/o Databricks.
Participación en procesos de migración de analítica o modelos desde entornos onpremise hacia la nube.
Conocimientos Específicos:
Propios para el puesto:
o Conocimientos de desarrollo y/o validación de modelos estadísticos de riesgo de crédito y su implementación (nivel avanzado).
o Conocimientos de prácticas para la gestión del riesgo del modelo (normativa local e internacional)
o Conocimientos de desarrollo y validación de modelos no tradicionales (inteligencia artificial y machine learning)
o Experiencia comprobada desarrollando modelos para pruebas de estrés
Informáticos:
o Bases de datos relacionales (SQL, PL SQL, entre otros) (avanzado)
o Manejo de GCP & Databricks
o Lenguajes de programación estadísticos, principalmente R y Python (avanzado)
o MS Office (avanzado)
Idiomas: Inglés intermedio - avanzado Profesional de las carreras: Estadística, Matemáticas, Economía, Ingeniería Económica, Ingeniería de Sistemas o afines. Maestría deseable (Estadística, Economía, Finanzas o afines).
Experiencia Mínima: 3 a 4 años en puestos de desarrollo y/o validación de modelos de riesgo de crédito en entidades del sector financiero o de consumo masivo. Experiencia en la construcción y/o validación de modelos de riesgo de crédito. Experiencia en la automatización de procesos de modelos de riesgo de crédito y normativas locales e internaciones de gestión de riesgo de modelo.
Experiencia o familiaridad con entornos cloud orientados a analítica y modelos, tales como Google Cloud Platform (GCP) y/o Databricks.
Participación en procesos de migración de analítica o modelos desde entornos onpremise hacia la nube.
Conocimientos Específicos:
Propios para el puesto:
o Conocimientos de desarrollo y/o validación de modelos estadísticos de riesgo de crédito y su implementación (nivel avanzado).
o Conocimientos de prácticas para la gestión del riesgo del modelo (normativa local e internacional)
o Conocimientos de desarrollo y validación de modelos no tradicionales (inteligencia artificial y machine learning)
o Experiencia comprobada desarrollando modelos para pruebas de estrés
Informáticos:
o Bases de datos relacionales (SQL, PL SQL, entre otros) (avanzado)
o Manejo de GCP & Databricks
o Lenguajes de programación estadísticos, principalmente R y Python (avanzado)
o MS Office (avanzado)
Idiomas: Inglés intermedio - avanzado

Requisitos:
Coordinar actividades para el mantenimiento del marco de gestión de riesgos de modelo de acuerdo con los requerimientos locales y de casa matriz (para Model Risk Intelligence)
Desarrollar modelos de riesgo y/o regulatorios siguiendo los lineamientos de la política corporativa, estándares de BNS y regulatorias
Proponer y estandarizar nuevas técnicas de modelamiento que optimicen las herramientas existentes, transmitiendo a su vez conocimiento metodológico al equipo para su implementación en los diferentes portafolios.
Proponer los ajustes y/o cambios en los distintos modelos de riesgos
Asegurar la disponibilidad de la información permanente para el seguimiento del performance e implementación de modelos de riesgo
Verificar que la data relacionada con el desarrollo y monitoreo del performance de los modelos de riesgo esté disponible en cada una de las operaciones supervisadas.
Definir e implementar métodos de explotación de información, clasificación y segmentación, que provean criterios científicos para el desarrollo de políticas y estrategias.
Atender los requerimientos de información relacionados a modelos de riesgo: Auditoría Interna y Externa, Casa Matriz y Superintendencia de Banca y Seguros.
Coordina del desarrollo de metodologías locales para la gestión del riesgo.