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BBVA ist eine weltweit tätige Bank- und Finanzdienstleistungsgruppe, die daran arbeitet, die Verwaltung von Geld für Privatpersonen und Unternehmen zu modernisieren. Die Aktivitäten der Gruppe umfassen das Firmenkunden- und Investmentbanking, Fintech sowie digitales Banking. Über technologiegestützte Finanzlösungen betreut BBVA 71,5 Millionen Kundinnen und Kunden. Mit mehr als 121.000 Mitarbeitenden vereint BBVA Fachwissen aus den Bereichen Banking, Beratung und Marketing in einem kollaborativen Umfeld, das auf Innovation, digitale Transformation und berufliche Exzellenz ausgerichtet ist.
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Analyst Investor Relations – Madrid (hybrid)

Unterstützen Sie BBVAs Equity Story und die Investor-Kommunikation durch Finanzanalysen, Marktforschung und klare Botschaften. Nutzen Sie Python, SQL, Dashboards, Automatisierung und KI, um die Abläufe im Bereich Investor Relations zu verbessern.

ESSpanienHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischErforderliche Sprache: SpanischAnalyst
PythonSQLTableau

Beschreibung

  • Gestalten Sie die Equity Story der BBVA-Gruppe mit und sorgen Sie für eine konsistente Kommunikation mit Investoren und Analysten.
  • Arbeiten Sie mit Teams aus der gesamten Gruppe zusammen, um die für Investor Relations benötigten Finanz- und Geschäftsinformationen zusammenzutragen, zu analysieren und zu interpretieren.
  • Überführen Sie komplexe Finanz-, Geschäfts- und Marktdaten in klare, korrekte und verständliche Kommunikation.
  • Untersuchen Sie Finanz- und Marktdaten, um Trends, Erkenntnisse und relevante Informationen für das Investor-Relations-Team zu identifizieren.
  • Setzen Sie Analysen, Automatisierung und künstliche Intelligenz ein, um Prozesse im Bereich Investor Relations zu vereinfachen und zu verbessern.
  • Entwickeln Sie Dashboards, Analysetools und Visualisierungen, die den Zugang zu Finanz- und Marktinformationen erleichtern und deren Interpretation unterstützen.
  • Bewerten und nutzen Sie KI-Tools für Recherche, Informationssuche, Synthese, Analyse und Workflow-Automatisierung.
  • Bauen Sie den Einsatz von Daten, Analysen, Automatisierung und KI im gesamten Bereich Investor Relations aus.

Anforderungen

  • Ein passender akademischer Hintergrund: entweder ein technischer oder quantitativ ausgerichteter Hochschulabschluss oder ein wirtschaftswissenschaftlicher Abschluss plus ein postgradualer Master in Data Science, Business Analytics oder einer vergleichbaren technischen Fachrichtung.
  • Berufsanfänger, Praktikanten und Bewerber mit bis zu etwa drei Jahren einschlägiger Erfahrung sind ausdrücklich willkommen.
  • Praktische Kenntnisse in Python und SQL für Datenanalyse, Informationsverarbeitung oder Automatisierung.
  • Ausgeprägte quantitative und analytische Fähigkeiten sowie Sicherheit im Umgang mit strukturierten Daten.
  • Echtes Interesse an Finanzen, Banken, börsennotierten Unternehmen und Finanzmärkten.
  • Die Fähigkeit, komplexe Informationen zu interpretieren und zentrale Schlussfolgerungen klar und prägnant zu formulieren.
  • Mindestens berufsbezogene Englischkenntnisse auf B2-Niveau sowie Spanisch.
  • Fortgeschrittene Excel-Kenntnisse sind von Vorteil.
  • Erfahrung mit Informationsplattformen für Finanzmärkte wie Bloomberg oder FactSet ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit Visualisierungsplattformen wie Power BI oder Tableau ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit Automatisierung, generativer KI oder analytischen Workflows für Finanz- oder Geschäftsinformationen ist von Vorteil.
  • Kenntnisse in Finanzberichten, Bewertungsgrundsätzen oder Kapitalmärkten sind von Vorteil.
  • Analytisches Urteilsvermögen und intellektuelle Neugier.
  • Die Fähigkeit, komplexe Informationen auf den Punkt zu bringen und das Wesentliche zu erkennen.
  • Klare schriftliche und mündliche Kommunikation.
  • Sorgfältige Detailgenauigkeit und ein ausgeprägter Fokus auf Richtigkeit.
  • Eine kooperative Arbeitsweise und die Fähigkeit, produktiv mit unterschiedlichen Teams zusammenzuarbeiten.
  • Eigeninitiative und die Bereitschaft, in einem sich wandelnden, technologiegestützten Arbeitsumfeld zu lernen.

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