Analista de Datos de Riesgo de Crédito – IRB/IFRS9

Universia México; Panindicuaro; Presencial; MXN 420.000 - 660.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Banco Santander México está buscando un Analista de datos de riesgo de crédito para unirse a su equipo. El rol implica trabajar con grandes volúmenes de datos de carteras de crédito y asegurar la calidad, trazabilidad y consistencia de la información utilizada en modelos y seguimientos de riesgo.

Se requieren 2 años de experiencia en análisis y conocimientos técnicos en SQL, Python y Excel, con experiencia adicional en herramientas de data warehousing.

Formación

• Licenciatura o ingeniería en Actuaría, Matemáticas, Economía, Finanzas, Estadística, Informática, Ingeniería o áreas cuantitativas afines.
• 2 años de experiencia en análisis, procesamiento o calidad de datos, preferentemente en el sector financiero.

Responsabilidades

• Extraer, procesar, integrar y validar grandes volúmenes de información de carteras de crédito (tarjetas, PyME, hipotecario, empresas y promotores).
• Analizar y mantener la calidad e integridad de la información para estimación y seguimiento de parámetros de riesgo de crédito.
• Diseñar y ejecutar controles de calidad, y realizar conciliaciones y pruebas de razonabilidad de datos.
• Investigar causas raíz de incidencias y coordinar correcciones con áreas involucradas, manteniendo trazabilidad.
• Generar reportes y análisis de riesgo para monitorear tendencias y apoyar decisiones.

Conocimientos

Pensamiento analítico

Atención al detalle

Comunicación clara

Resolución de problemas

Educación

Licenciatura o ingeniería en áreas cuantitativas

Herramientas

SQL

Python

Excel

Power BI

Git

Snowflake

PySpark / Spark

Descripción del empleo

Banco Santander México está buscando un Analista de datos de riesgo de crédito para unirse a su equipo. El rol implica trabajar con grandes volúmenes de datos de carteras de crédito y asegurar la calidad, trazabilidad y consistencia de la información utilizada en modelos y seguimientos de riesgo.

Se requieren 2 años de experiencia en análisis y conocimientos técnicos en SQL, Python y Excel, con experiencia adicional en herramientas de data warehousing.