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Ingeniero Backend - Unidad de Riesgos de Mercados Globales

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Presencial
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Sin requisito de título
C. del Arroyo de Valdebebas, 15, Hortaleza, 28050 Madrid, España
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Descripción

Resumen: Únase a un equipo que transforma las herramientas financieras en BBVA, mejorando la gestión del riesgo mediante tecnologías avanzadas de datos y modelos de aprendizaje automático en una empresa global. Aspectos destacados: 1. Trabajar con tecnologías avanzadas de datos y modelos de aprendizaje automático 2. Transformar herramientas financieras internas 3. Colaborar con equipos multidisciplinarios diversos **¿Le entusiasma desarrollar su carrera profesional?** BBVA es una empresa global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países, donde atiende a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121 000 profesionales que trabajamos en equipos multidisciplinarios con perfiles tan diversos como financiadores, expertos jurídicos, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros y diseñadores. **Más información sobre el área:** El **COE de GMRU** es un equipo híbrido compuesto por científicos de datos y analistas cuantitativos dedicado a mejorar la gestión del riesgo de las actividades comerciales de BBVA mediante la integración de tecnologías avanzadas de datos y modelos de aprendizaje automático. La función principal del equipo consiste en desarrollar modelos matemáticos y herramientas automatizadas para apoyar a la Unidad de Riesgos de Mercados Globales en varias áreas críticas, incluidos el riesgo de mercado (FRTB IMA), el riesgo de crédito de contraparte (IMM), las pruebas de estrés y los ajustes de valoración (AVAs). Más allá del desarrollo técnico, actúan como un puente estratégico entre equipos —como el Front Office, la Validación Interna y otros COEs— para garantizar que las metodologías de riesgo sean sólidas, cumplan con los marcos regulatorios, como los del BCE, e integren las plataformas de datos del banco, como ADA. **Sobre el puesto:** Como parte de esta misión, buscamos un perfil técnico para incorporarse a un equipo que actualmente está transformando sus herramientas financieras internas, basadas actualmente en Excel y que dependen de una lógica de cálculo compleja respaldada por componentes en C\+\+/.NET mediante enlaces como SWIG. Este trabajo forma parte de un proceso más amplio de corporativización e industrialización de dichas herramientas, adaptándolas a plataformas corporativas como ADA (AWS) y Aristeo, la plataforma de BBVA para implementar imágenes Docker. El candidato ideal contará con una sólida base en Python, experiencia en integración de sistemas mediante API y Docker, y comodidad trabajando con lógica de cálculo. El conocimiento de C\+\+ y la afinidad o interés por el ámbito financiero serán considerados un plus. **Responsabilidades:** * Desarrollo y validación de modelos cuantitativos. * Implementación eficiente en C\+\+ y Python. * Industrialización de soluciones (contenerización, despliegue y mantenimiento). * Colaboración con equipos de negocio y tecnología. * Optimización del rendimiento y mejora de la escalabilidad. **Requisitos:** * Titulación universitaria en Ingeniería, Matemáticas, Física, Finanzas Cuantitativas o campo relacionado. * Al menos 6 años de experiencia en un puesto similar. * Docker y contenerización de aplicaciones. * Despliegue en producción de modelos y sistemas (CI/CD, pruebas, supervisión). * Desarrollo en C\+\+ (alto rendimiento, optimización). * Programación en Python (análisis de datos, prototipado, bibliotecas cuantitativas). * Integración de sistemas y API. **Conocimientos prácticos de lo siguiente serían un plus:** * Modelización financiera (valoración, riesgo, simulaciones, etc.). * Modelos de productos financieros (derivados, renta fija, acciones, etc.). * Experiencia con herramientas como Git, Docker, Artifactory y Jenkins. * Experiencia con Kubernetes y plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP). * Experiencia en entornos bancarios o de consultoría financiera. **Competencias:** Orientación al cliente, Empatía, Ética, Innovación, Pensamiento proactivo

Fuentea:  indeed Ver publicación original
David Muñoz
Indeed · HR

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