This list contains only the countries for which job offers have been published in the selected language (e.g., in the French version, only job offers written in French are displayed, and in the English version, only those in English).
The Model/Anlys/Valid Sr Analyst is a seasoned professional role. Applies in-depth disciplinary knowledge, contributing to the development of new techniques and the improvement of processes and work-flow for the area or function. Integrates subject matter and industry expertise within a defined area. Requires in-depth understanding of how areas collectively integrate within the sub-function as well as coordinate and contribute to the objectives of the function and overall business. Evaluates moderately complex and variable issues with substantial potential impact, where development of an approach/taking of an action involves weighing various alternatives and balancing potentially conflicting situations using multiple sources of information. Requires good analytical skills in order to filter, prioritize and validate potentially complex and dynamic material from multiple sources. Strong communication and diplomacy skills are required. Regularly assumes informal/formal leadership role within teams. Involved in coaching and training of new recruits. Significant impact in terms of project size, geography, etc. by influencing decisions through advice, counsel and/or facilitating services to others in area of specialization. Work and performance of all teams in the area are directly affected by the performance of the individual.
Job Responsibility:
Desarrolla, mejora y valida métodos de medición y análisis de riesgo para todo tipo de riesgos (mercado, crédito y operacional)
Desarrolla, valida y utiliza modelos de scoring y políticas relacionadas
Realiza análisis estadístico para proyectos de riesgo y modelado/validación de datos
Aplica métodos de análisis de datos cuantitativos y cualitativos incluyendo SAS, SQL y Visual Basic
Prepara exploración de datos estadísticos y no estadísticos, valida datos, identifica problemas de calidad de datos
Realiza análisis de datos y minería de datos, crea documentación estadística formal, informes y trabaja con Tecnología
Analiza e interpreta informes de datos, hace recomendaciones para necesidades de negocio
Utiliza métodos de modelado predictivo, sistemas de monitoreo de optimización, documenta soluciones de optimización y presenta resultados a audiencias no técnicas
Genera modelos estadísticos para mejorar métodos de obtención y evaluación de datos
Valida supuestos y escala los riesgos identificados en la metodología y el proceso
Automatiza la extracción de datos y tareas de preprocesamiento
Evalúa adecuadamente el riesgo al tomar decisiones de negocio
Analizar, monitorear y evaluar el desempeño de modelos y estrategias de riesgo crediticio
Desarrollar analytics estratégicos que sirvan como base para ajustes en políticas, estrategias y acciones de riesgo
Tomar bases de datos complejas, resumirlas, analizarlas y proponer acciones concretas
Desarrollar consultas y análisis avanzados en SAS, SQL y Python
Participar en el diseño, pruebas y optimización de estrategias de crédito y cobranza
Colaborar con equipos de pruebas, controles y áreas de negocio
Preparar presentaciones ejecutivas de resultados para liderazgo senior
Trabajar bajo esquemas Agile / Scrum en proyectos de alta prioridad
Requirements:
5-8 years experience
Proficient in Microsoft Office with an emphasis on MS Excel
Consistently demonstrates clear and concise written and verbal communication skills
Self-motivated and detail oriented
Demonstrated project management and organizational skills and capability to handle multiple projects at one time
Bachelor's/University degree or equivalent experience
5 a 8 años de experiencia en Analytics avanzado, Riesgo de crédito, Modelos, estrategias o data science
Indispensables: SAS (dominante / experto), SQL avanzado, Python avanzado, Manejo profundo de bases de datos, Estadística, probabilidad y análisis de riesgo
Deseables: R, Big Data / Data Science, Modelamiento predictivo, Metodologías Agile / Scrum
Inglés intermedio – avanzado
Formación Académica: Licenciatura en Actuaría, Matemáticas, Finanzas, Ingeniería, Programación o carreras afines con sólida base cuantitativa