Practicante Pre Profesional: Model Risk Statistical Validation Sector Banca

MANPOWER PERU S.A.C.; La Molina; Presencial; PEN 13.000 - 20.000; A tiempo parcial

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Convenio de prácticas preprofesionales

Descripción de la vacante

MANPOWER PERU S.A.C. busca para su cliente banco líder del país un PRACTICANTE PRE PROFESIONAL en Model Risk Statistical Validation para el equipo COE Model Risk Management.

Se espera estudiantes desde el 6.º ciclo de Ingeniería de Sistemas/Software, con manejo de Python/SQL/HTML5 y experiencia en ML Ops o Data Analytics. Modalidad híbrida en La Molina, 30 h/sem.

Formación

• Estudiante desde el 6.º ciclo de Ingeniería de Sistemas, Software o afines.
• Manejo avanzado de Python, SQL, HTML5 y CSS3.
• Conocimientos intermedios de SQL y Node.js.
• Databricks/Azure y ML frameworks (PyTorch, Keras, TensorFlow).
• Conocimientos de APIs y Programación Orientada a Objetos (POO).
• Modalidad híbrida: La Molina; 30 hrs/sem.
• Experiencia en proyectos de Data Analytics, Data Architecture o ML Ops requerida o deseable.

Responsabilidades

• Apoyo en ML engineering para herramientas de automatización.
• Apoyo en iniciativas para mejorar el TTM (time-to-market).
• Apoyo en estandarización del proceso de validación de Riesgo de Crédito.
• Mantenimiento del portafolio de herramientas analíticas del área de RC.

Conocimientos

Programación

Inteligencia artificial

Automatización

Análisis de datos

Trabajo en equipo

Educación

Estudiantes desde 6.º ciclo de Ingeniería de Sistemas/Software o afines

Herramientas

Python

SQL

HTML5

CSS3

Node.js

Databricks/Azure

PyTorch/Keras/TensorFlow

Spark

SAS Viva

Copilot/Claude/OpenAI

APIs

POO

Descripción del empleo

Nuestro cliente, el banco número 01 del país se encuentra en búsqueda de personas que tengan ganas de transformar el país y que disfruten desafiarse en grande para impactar en grande. Si eres una de ellas, podrías ser el/la siguiente PRACTICANTE PRE PROFESIONAL: MODEL RISK STATISTICAL VALIDATION para el equipo COE Model Risk Management.

¿A quienes buscamos?

Personas proactivas, curiosas y con apertura, interesadas en programación, inteligencia artificial, automatización y analítica aplicada a Riesgo de Crédito.

Buscamos estudiantes que disfruten trabajar en equipo, comunicar sus ideas y participar en iniciativas de transformación y mejora continua.

¿Cuál es el reto?

Apoyo en la gestión de transformación metodológica para el área de Validación Interna de Riesgo de Crédito.

¿Cómo impactarás en grande?

Apoyo en ejecución procesos de ML engineering para la creación de herramientas de automatización.

Apoyo en el proceso de diseño de iniciativas para la mejora del TTM.

Apoyo en la estandarización del proceso de validación de Riesgo de Crédito.

Apoyo en el mantenimiento del portafolio de herramientas analíticas del área de RC.

¿Qué necesitamos de ti?

Estudiantes de a partir del 6.º ciclo de Ingeniería de Sistemas, Software o carreras afines.

Ideal haber participado en proyectos académicos, hackaton, bootcamps o trabajos independientes en el frente de Data Analytics, Data Architecture, Machine Learling Engineering /Machine Learning Ops.

Manejo indispensable avanzado de Python, SQL, HTML5, CSS3 y Office 365.

Respecto a SQL y Node .JS (Intermedio) Deseable (No Excluyente) Nivel Intermedio: Databricks/Azure y framework de machine learning como PyTorch/ Keras / TensorFlow.

Además, Spark, SAS Viva y herramientas AI como Copilot, Claude y Open AI.

Plus: Conocimientos de entornos APIs y Programación Orientada a Objetos (POO).

Modalidad Hibrido: La Molina Disponibilidad: 30 hrs semanales

¿Por qué unirte a nuestro equipo?

• Formar parte del banco líder del país.
• Oportunidad de aprendizaje continuo.
• Excelente clima laboral y red de contactos profesional.
• Convenio de prácticas preprofesionales con todos los beneficios de ley

¿Qué esperas?

Somos una organización comprometida con la igualdad de derechos y oportunidades. Nuestros procesos de selección se rigen bajo una política donde nuestras/os postulantes son consideradas/os sin importar su origen, género, raza o cualquier otra característica, condición o preferencia, promoviendo así una cultura de respeto mutuo.