Data Scientist de Riesgos IFRS9/CORE - Modelos y Liquidez

BBVA MÉXICO; Buenos Aires; On-site; ARS 1,800,000 - 2,400,000; Full time

Benefits offered by this job

Capacitación constante

Clima laboral excelente

Beneficios corporativos

Job summary

BBVA México busca un Data Scientist para el equipo IFRS9/CORE del CoE de Advanced Analytics de Riesgos. Implementará metodologías, calibrará parámetros regulatorios y desarrollará modelos de riesgos estructurales con alto rigor cuantitativo, apoyado en datos y colaboración interdepartamental.

Se exige al menos 2 años en modelado cuantitativo, dominio de SQL y Python, y conocimiento de IFRS 9. Se valorarán proyectos en entornos cloud y habilidades analíticas y de comunicación para interactuar con

Qualifications

• Graduados o estudiantes avanzados de Actuario, Economía, Matemática, Estadística o Data Science.
• Experiencia de 2+ años en modelado cuantitativo, análisis de datos o riesgos.
• Dominio de SQL y Python aplicado al análisis de datos.
• Inglés intermedio para documentación técnica y normativas.
• Conocimientos IFRS 9 y/o modelos de riesgos estructurales deseables.

Responsibilities

• Implementar metodologías analíticas y calibrar parámetros para provisiones y capital regulatorio.
• Desarrollar y calibrar modelos de riesgos estructurales para liquidez y balance.
• Colaborar en proyectos estratégicos (NGA EBA) para definición de default.
• Construir pipelines de extracción y análisis de datos en entornos cloud con SQL y Python.
• Documentar modelos y justificar resultados ante controles internos y supervisión.
• Colaborar con Finanzas, Contabilidad y Riesgos para entender carteras.
• Impulsar la automatización y eficiencia de calibración.

Skills

SQL

Python

Modelado estadístico

Econometría

Big Data

IFRS 9

Education

Actuario

Economía

Matemática

Estadística

Ciencias de Datos

Tools

AWS Athena

PySpark

Job description

BBVA México busca un Data Scientist para el equipo IFRS9/CORE del CoE de Advanced Analytics de Riesgos. Implementará metodologías, calibrará parámetros regulatorios y desarrollará modelos de riesgos estructurales con alto rigor cuantitativo, apoyado en datos y colaboración interdepartamental.

Se exige al menos 2 años en modelado cuantitativo, dominio de SQL y Python, y conocimiento de IFRS 9. Se valorarán proyectos en entornos cloud y habilidades analíticas y de comunicación para interactuar con