Prácticas en Análisis de Riesgo Crediticio y Data Science

Bipicar; Comunidad de Madrid; Híbrido; EUR 6700 - 10.000; A tiempo parcial

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Formato híbrido: 2 días de teletrabajo

Proyectos reales

Desarrollo profesional

Ambiente internacional

Descripción de la vacante

Bipi busca una persona en prácticas para unirse al equipo Risk, con base sólida en análisis de datos, Python, SQL y manejo de bases de datos, para participar en el análisis y seguimiento del riesgo de crédito de una compañía digital con presencia internacional.

Se valorarán perfiles analíticos y cuantitativos con conocimientos en IFRS 9 y modelos de riesgo, capacidad para trabajar con grandes volúmenes y datos financieros, y nivel de inglés B2/C1.

Formación

• Estar cursando o haber finalizado estudios en áreas cuantitativas.
• Conocimientos sólidos de SQL y Python.
• Experiencia con bases de datos y grandes volúmenes de información.
• Conocimientos de estadística y análisis de datos.
• Capacidad para transformar y extraer información de distintas fuentes.
• Interés por aplicar Data y análisis cuantitativo al Credit Risk.
• Inglés B2/C1.

Responsabilidades

• Análisis y explotación de bases de datos para la gestión del riesgo.
• Apoyo en el desarrollo, mejora y seguimiento de modelos estadísticos de riesgo de crédito.
• Análisis de la cartera y de las exposiciones crediticias.
• Elaboración y seguimiento de informes de riesgo.
• Realización de segmentaciones y análisis estadísticos.
• Seguimiento de provisiones bajo IFRS 9.
• Análisis de datos para identificar patrones y posibles riesgos.
• Colaboración con distintos equipos en proyectos de datos y riesgo.

Conocimientos

análisis de datos

Python

SQL

bases de datos

Inglés B2/C1

cuantitativo

Educación

Data Science

Estadística

Matemáticas

Econometría

Ingeniería

Herramientas

IFRS 9

Modelos estadísticos

Descripción del empleo

Bipi busca una persona en prácticas para unirse al equipo Risk, con base sólida en análisis de datos, Python, SQL y manejo de bases de datos, para participar en el análisis y seguimiento del riesgo de crédito de una compañía digital con presencia internacional.

Se valorarán perfiles analíticos y cuantitativos con conocimientos en IFRS 9 y modelos de riesgo, capacidad para trabajar con grandes volúmenes y datos financieros, y nivel de inglés B2/C1.