GESTOR/A RISK METRICS

¿Qué proyectos desarrollamos?

 

El objetivo de esta convocatoria es cubrir una vacante de Gestor/a en 17509 – Risk Analytics en el equipo de Métricas de Riesgo. Las principales tareas que desarrolla el equipo del departamento son las siguientes: 
Análisis de datos para la toma de decisiones de gestión del riesgo de crédito.
Modelos de scoring y rating para la estimación del riesgo de crédito de las operaciones de activo.
Análisis de nuevas metodologías, nuevas fuentes de datos y nuevas herramientas con el objetivo de mejorar las herramientas para la toma de decisiones de concesión, pricing y seguimiento del riesgo.
Definición y mantenimiento de las métricas y herramientas de riesgo de crédito en sus usos de gestión: fijación de precios, rentabilidad ajustada al riesgo, seguimiento de la calidad crediticia de la cartera, capital económico, etc.
Da soporte a los usuarios de los modelos y métricas de riesgo en los distintos ámbitos donde aplican. Análisis adhoc, seguimiento, dudas puntuales, soporte al buzón de Medidas de Riesgo.

El puesto de trabajo sería en Servicios Centrales de Madrid o Barcelona.

 

Los proyectos que asumirás en la posición son:

 

• Mantenimiento y evolución de las métricas de pricing de operaciones de activo y de rentabilidad ajustada al riesgo. Coordinación con las otras áreas con responsabilidad en los componentes fundamentales para estas métricas.
• Análisis e identificación de oportunidades para la mejora de los procesos de gestión de riesgos.
• Soporte a negocio y otras áreas de riesgos: formación y divulgación del uso de las métricas de riesgo, atención al buzón de medidas de riesgo.
• Mantenimiento modelo de rating para Large Corporates, Specialized Lending y desempeño ESG: validación y actualización de templates.
• Soporte a los entornos de control en el desarrollo de sus funciones.
• Participación en proyectos transversales para acelerar la transformación digital.

Requisitos mínimos

 

• Conocimiento de los procesos de gestión de riesgo de crédito.
• Licenciatura/Ingeniería/Máster universitario con perfil cuantitativo y explotación de bases de datos (Informática, Matemáticas, Física, Económicas, Estadística, Telecomunicación, Data Science).
• Dominio y utilización de herramientas de explotación y análisis de datos (Python, SQL, SAS o similares) y herramientas ofimáticas.
• Nivel elevado de inglés.

 

REQUISITOS ADICIONALES:

 

• Conocimientos de herramientas de Google Cloud Platform (GCP), en particular BigQuery.
• Conocimientos del funcionamiento de los distintos productos de activo de una entidad bancaria (préstamos, cuentas de crédito, factoring, líneas de riesgo…)

Competencias clave

 

• Actitud resolutiva. Capacidad de dar respuesta a las peticiones de información en un corto periodo de tiempo.
• Orientación a resultados y autonomía en el desarrollo de las tareas asignadas.
• Capacidad de análisis, habilidades relacionales, proactividad y motivación para el trabajo en equipo.
• Habilidades comunicativas para la interlocución con otros departamentos y el grupo. 

¿Qué ofrecemos?

 

• Formar parte del Banco más innovador en Europa Occidental 2021 según los premios The Innovators de la revista estadounidense Global Finance.
• Desarrollar una carrera profesional interna.
• Programa de onboarding y seguimiento de desarrollo profesional, con evaluaciones individuales.
• Programa de desarrollo formativo individualizado. Acceso a nuestra plataforma online de formación con un amplio catálogo autoformativo, para que tu aprendizaje sea continúo.
• Atractivo paquete de beneficios sociales: seguro de salud, plan de pensiones, ayuda de estudios y condiciones financieras preferentes.
• Retribución flexible aplicada a transporte, formación, idiomas, entre otros.
• Medidas de flexibilidad

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.

Competencias