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Científico de Datos Asociado – Modelos para Carteras con Bajo Nivel de Impagos
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Resumen: Buscamos un Científico de Datos Asociado para apoyar el desarrollo y mantenimiento de modelos de riesgo crediticio para carteras con bajo nivel de impagos (Low Default Portfolios) dentro de una institución financiera global. Aspectos destacados: 1. Apoyar el desarrollo y mantenimiento de modelos de riesgo crediticio para carteras con bajo nivel de impagos (LDP). 2. Trabajar con análisis avanzados e inteligencia artificial en la medición del riesgo. 3. Oportunidad de desarrollar experiencia especializada en modelización del riesgo crediticio dentro de un marco IRB. **¿Está entusiasmado por impulsar su carrera?** 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 multidisciplinares con perfiles tan diversos como financieros, expertos jurídicos, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros y diseñadores. **Más información sobre el área:** **El Centro de Excelencia en Crédito del CIB** se encarga del desarrollo, implementación y mantenimiento de modelos avanzados de riesgo crediticio del CIB, centrándose especialmente en las carteras con bajo nivel de impagos (LDP). El área combina modelización cuantitativa, análisis avanzados y capacidades de inteligencia artificial para mejorar la medición del riesgo, la toma de decisiones y la optimización de capital. **Acerca del puesto:** Buscamos un Científico de Datos Asociado motivado para apoyar el desarrollo, mantenimiento y mejora de modelos de riesgo crediticio para carteras con bajo nivel de impagos (LDP). Este puesto está dirigido a profesionales con sólidos fundamentos cuantitativos que deseen ampliar su experiencia en modelización del riesgo crediticio dentro de un marco IRB, colaborando estrechamente con modeladores experimentados y partes interesadas del negocio. El puesto se centra en contribuir al desarrollo de modelos PD, LGD y CCF, al análisis de datos y a la implementación de modelos para carteras LDP en distintas clases de activos. **Responsabilidades:** * Apoyar el desarrollo y mantenimiento de modelos y parámetros de riesgo crediticio (PD, LGD, CCF) para carteras con bajo nivel de impagos. * Realizar análisis de datos, ingeniería de características y estudios exploratorios para apoyar el desarrollo y calibración de modelos. * Contribuir a las actividades de estimación, ensayo, validación retrospectiva (backtesting) y supervisión del rendimiento de los modelos. * Ayudar a integrar fuentes internas y externas de datos en los marcos de modelización. * Apoyar la documentación de modelos y metodologías conforme a los requisitos internos de gobernanza y reglamentarios. * Colaborar con científicos de datos senior, gestores de riesgo y equipos tecnológicos en la implementación de modelos en producción. * Participar en interacciones relacionadas con revisiones, validaciones y procesos reglamentarios de los modelos. **Requisitos:** * Experiencia de 2 a 5 años en puestos analíticos o cuantitativos, preferiblemente en el sector financiero. * Formación académica en Matemáticas, Estadística, Ingeniería, Economía, Física o disciplinas cuantitativas afines. * Experiencia previa en modelización del riesgo crediticio o análisis de riesgos, idealmente en carteras con bajo nivel de impagos o carteras corporativas. * Conocimientos básicos de los enfoques IRB y de los marcos reglamentarios aplicables al riesgo crediticio (Basilea). * Competencia en Python (o herramientas estadísticas/programación similares) para análisis de datos y modelización. * Fuertes habilidades analíticas y atención al detalle, con capacidad para trabajar con conjuntos de datos complejos. * Disposición para aprender y crecer en un entorno altamente técnico y regulado. * Buenas habilidades comunicativas y capacidad para trabajar de forma colaborativa en equipos multidisciplinares. * Dominio fluido del inglés. **Habilidades:** Segmentación de clientes, Empatía, Ética, Innovación, Pensamiento proactivo

Fuentea:  indeed Ver publicación original
David Muñoz
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