Analista de Datos – Banking, Finanzas y Riesgo de Crédito

Tecdata; Madrid; Híbrido; EUR 35.000 - 50.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa financiera en Madrid busca un Analista de Datos especializado en global banking, riesgo de crédito y finanzas. El candidato trabajará con equipos de Data Science y IT para descubrir y analizar datos necesarios para casos de uso de analítica avanzada. Se requiere experiencia en análisis de datos, SQL y conocimientos de Python. Se ofrece un modelo de trabajo remoto con un día presencial a la semana.

Formación

• Experiencia en análisis de datos end-to-end: extracción, exploración, limpieza, modelado.
• Conocimientos sólidos de SQL.
• Fundamentos de Python para análisis de datos.

Responsabilidades

• Entender los requerimientos de datos de casos de uso de IA y Data Science.
• Realizar data discovery: orígenes, significado, estructura y calidad de los datos.
• Definir requerimientos funcionales para Data Engineers.

Conocimientos

Análisis de datos end-to-end

SQL

Python

Modelización de bases de datos

Global banking

Riesgo y finanzas

Herramientas de IA

Descripción del empleo

📍 Madrid o Málaga (remoto con 1 día presencial/semana

🌍 Inglés C1 + Español nativo

🏦 Descripción del puesto

Buscamos un Analista de Datos especializado en global banking, riesgo de crédito y finanzas para incorporarse al equipo CDO de Banco Santander. Formarás parte del squad encargado del desarrollo de la base de datos de banking & crédito, actuando como puente entre:

• 🔹 Equipos de Data Science & IA
• 🔹 Equipos de IT / Data Engineering
• 🔹 Equipos de negocio (GB, GTB, Riesgo, Finanzas)

Tu misión será descubrir, analizar y definir los datos necesarios para casos de uso de analítica avanzada e inteligencia artificial.

🎯 Responsabilidades

Entender los requerimientos de datos de casos de uso de IA y Data Science.

Realizar data discovery: orígenes, significado, estructura y calidad de los datos.

Definir requerimientos funcionales para Data Engineers (extract-transform-load).

Analizar calidad, adecuación y disponibilidad de los datos.

Actuar como proxy Product Owner dentro del squad técnico.

Coordinar reuniones con equipos de negocio, IT y Data Science.

🧩 Requisitos técnicos

• ✔️ Experiencia en análisis de datos end-to-end: extracción, exploración, limpieza, modelado.
• ✔️ Conocimientos sólidos de SQL.
• ✔️ Fundamentos de Python para análisis de datos.
• ✔️ Modelización de bases de datos y tratamiento de datos.
• ✔️ Experiencia en proyectos relacionados con global banking, riesgo y finanzas.
• ✔️ Conocimiento de la arquitectura de datos de entornos como SCIB (muy valorado).
• ✔️ Uso habitual de herramientas de IA para productividad (ChatGPT, copilots, etc.).