Data Scientist - Marketplace Media Analytics

Launch Potato; Buenos Aires; On-site; ARS 1,800,000 - 3,000,000; Full time

Benefits offered by this job

Beneficios corporativos

Desarrollo profesional

Job summary

BBVA en Buenos Aires busca un Data Scientist para el CoE de Advanced Analytics de Riesgos. Implementar metodologías analíticas, calibrar parámetros regulatorios y desarrollar modelos de riesgos estructurales con alto rigor cuantitativo.

Se requiere experiencia en modelado cuantitativo, análisis de datos y dominio de SQL y Python, con inglés técnico. Ofrece desarrollo profesional y entorno colaborativo en banca universal.

Qualifications

• Graduados o estudiantes avanzados en actuario, economía, matemáticas, estadística o ciencia de datos.
• Experiencia laboral de 2 años en modelado cuantitativo/analítica de riesgos en banca o consultoría.
• Dominio de SQL y Python aplicado al análisis de datos y modelado estadístico.

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 y supervisión.
• Interaccionar con Finanzas, Contabilidad y Riesgos Financieros y equipos globales.
• Impulsar optimización y automatización de procesos de calibración.

Skills

SQL avanzado

Python (pandas, numpy, scikit-learn)

Modelado estadístico

Econometría

Inglés técnico

Education

Actuario

Economía

Matemática / Estadística

Tools

AWS Athena

PySpark

Job description

Buenos Aires BBVA

Descripción Del Trabajo

¿Te entusiasma hacer crecer tu carrera? BBVA es una compañía global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países donde damos servicio a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121.000 profesionales trabajando en equipos multidisciplinares con perfiles tan diversos como financieros, expertos legales, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros y diseñadores Nos encontramos en la búsqueda de un/a Data Scientist para formar parte de nuestro equipo de IFRS9/CORE dentro del CoE de Advanced Analytics de Riesgos. La persona seleccionada será responsable de implementar metodologías, calibrar parámetros regulatorios para provisiones y capital, y desarrollar modelos de riesgos estructurales con alto rigor cuantitativo.

Responsabilidades:

• Implementar metodologías analíticas y calibrar parámetros cuantitativos para provisiones y capital regulatorio y económico.
• Desarrollar, actualizar y calibrar modelos cuantitativos de riesgos estructurales (modelos de prepagos, depósitos y partidas off-balance) para la gestión de liquidez y balance.
• Colaborar activamente en proyectos estratégicos como NGA EBA, enfocado en el desarrollo y adaptación de la definición de default.
• Construir pipelines de extracción y análisis de datos eficientes sobre entornos analíticos cloud utilizando SQL y Python.
• Documentar técnicamente los modelos y justificar resultados ante las distintas capas de control interno, auditorías y organismos supervisores (BCRA, EBA).
• Interactuar de forma fluida con interlocutores de Finanzas, Contabilidad, Riesgos Financieros y equipos globales de Holding para el entendimiento integral de las carteras.
• Impulsar la optimización, eficiencia y automatización de los procesos de calibración.
• Graduados o estudiantes avanzados de carreras como Actuario, Economía, Matemática, Estadística, Ciencias de Datos o afines.
• Experiencia laboral comprobable de 2 años en adelante en modelado cuantitativo, análisis de datos o analítica de riesgos dentro del sector bancario/financiero o en proyectos de consultoría afines.
• Dominio excluyente de SQL y Python aplicado al análisis de datos y modelado estadístico.
• Nivel de inglés intermedio (capacidad para comprender documentación técnica, normativas internacionales y participar de instancias corporativas).
• Valoraremos conocimientos previos en normativa IFRS 9 (parámetros PD, LGD, EAD) y/o modelos de riesgos estructurales/financieros.
• Hard Skills: SQL avanzado, Python (pandas, numpy, scikit-learn/statsmodels), modelado estadístico y econométrico, entornos cloud/Big Data (AWS Athena/PySpark valorado), normativas IFRS 9 / EBA (deseable).
• Soft Skills: Capacidad analítica y atención al detalle, orden y disciplina metodológica en documentación, adaptabilidad a la rotación de proyectos, excelentes relaciones interpersonales y comunicación asertiva.
• Formar parte de una entidad bancaria de prestigio, con oportunidades de desarrollo profesional.
• Capacitación constante en procesos, herramientas y atención al cliente.
• Excelente clima de trabajo y beneficios corporativos.

Requisitos:

• Graduados o estudiantes avanzados de carreras como Actuario, Economía, Matemática, Estadística, Ciencias de Datos o afines.
• Experiencia laboral comprobable de 2 años en adelante en modelado cuantitativo, análisis de datos o analítica de riesgos dentro del sector bancario/financiero o en proyectos de consultoría afines.
• Dominio excluyente de SQL y Python aplicado al análisis de datos y modelado estadístico.
• Nivel de inglés intermedio (capacidad para comprender documentación técnica, normativas internacionales y participar de instancias corporativas).
• Valoraremos conocimientos previos en normativa IFRS 9 (parámetros PD, LGD, EAD) y/o modelos de riesgos estructurales/financieros.

Skills:

• Hard Skills: SQL avanzado, Python (pandas, numpy, scikit-learn/statsmodels), modelado estadístico y econométrico, entornos cloud/Big Data (AWS Athena/PySpark valorado), normativas IFRS 9 / EBA (deseable).
• Soft Skills: Capacidad analítica y atención al detalle, orden y disciplina metodológica en documentación, adaptabilidad a la rotación de proyectos, excelentes relaciones interpersonales y comunicación asertiva.

¿Qué ofrecemos?

• Formar parte de una entidad bancaria de prestigio, con oportunidades de desarrollo profesional.
• Capacitación constante en procesos, herramientas y atención al cliente.
• Excelente clima de trabajo y beneficios corporativos.

Habilidades: Análisis de datos, Análisis de regresión logística, Estadística, Modelos de tipos de interés, Pérdida en caso de impago, Probabilidad de impago, Riesgo de tipos de interés