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BBVA es un grupo global de banca y servicios financieros que trabaja para modernizar la forma en que las personas y las empresas gestionan su dinero. Sus actividades abarcan la banca corporativa y de inversión, la tecnología financiera y la banca digital, y presta servicio a 71,5 millones de clientes mediante soluciones financieras basadas en la tecnología. Con más de 121.000 empleados, BBVA reúne experiencia en banca, consultoría y marketing en un entorno colaborativo centrado en la innovación, la transformación digital y la excelencia profesional.
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Empleos de la empresa

Analista de Datos de Riesgo de Crédito – BBVA, Ciudad de México Híbrido

Únete a BBVA como analista de datos de riesgo de crédito para apoyar carteras de crédito minorista con Python, PySpark, SAS y SQL. Desarrolla KPI, valida datos y aplica los principios de la NIIF 9 al análisis del riesgo de crédito.

MXMéxicoHíbridoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésIdioma Obligatorio: españolAnalista de datos
ETLPySparkPythonSQL

Descripción

  • Analizar y optimizar procesos integrales en carteras de crédito minorista, incluidas tarjetas, préstamos al consumo, préstamos para automóviles e hipotecas.
  • Gestionar, transformar e integrar datos de plataformas heredadas y herramientas más recientes mediante flujos de trabajo ETL con Python, PySpark, SAS Guide y SQL.
  • Crear y automatizar informes de cobranza y rendimiento, incluidos indicadores clave de rendimiento.
  • Estructurar y analizar bases de datos para identificar patrones de comportamiento de los clientes y evaluar la eficacia de las estrategias.
  • Ejecutar procesos mensuales críticos, incluidas las actividades del día cero, las pruebas de calidad y las comprobaciones de coherencia de las bases de datos.
  • Aplicar los requisitos de la NIIF 9 a las provisiones, las pérdidas esperadas, la exposición en caso de incumplimiento, el riesgo de crédito y el riesgo operativo.
  • Trabajar con equipos multidisciplinarios de Riesgos, Finanzas y Planificación.
  • Preparar presentaciones ejecutivas con los resultados y las acciones propuestas.
  • Gestionar grandes volúmenes de datos en entornos de Big Data, cumpliendo plazos exigentes y atendiendo los picos operativos mensuales.
  • Convertir análisis complejos en recomendaciones claras y prácticas.

Requisitos

  • Análisis automatizado de datos con Python para análisis de datos y fundamentos de SQL.
  • Experiencia con PySpark, SAS Guide y flujos de trabajo ETL.
  • Dominio avanzado de Excel, incluidas tablas dinámicas y macros, además de competencia en Google Workspace.
  • Conocimientos de riesgo de crédito, cobranza o requisitos de la NIIF 9 relacionados con pérdidas esperadas, exposición en caso de incumplimiento y provisiones.
  • Experiencia con herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT y Gemini.
  • Inglés intermedio para leer y comprender documentación técnica.
  • Conocimientos de modelos de predicción del comportamiento de pago.
  • Experiencia con Power BI.
  • Certificaciones SAS Certified Specialist.
  • Cursos o estudios de posgrado en Ciencia de Datos, Machine Learning o Big Data.
  • Título universitario o de ingeniería en Ciencias Actuariales, Economía, Matemáticas, Finanzas, Administración de Empresas o un campo relacionado; pueden postularse estudiantes actuales y recién graduados.
  • De tres a cinco años de experiencia en análisis de datos financieros, carteras de crédito, riesgos o cobranza.
  • Enfoque analítico y estructurado, gran atención al detalle y mentalidad orientada a los datos.
  • Alta tolerancia al estrés, resiliencia y capacidad de autogestión.
  • Orientación a la ejecución y firme compromiso con la calidad.
  • Liderazgo basado en dar y recibir retroalimentación.
  • Capacidad de colaboración activa.

Beneficios

  • Se ofrecen ajustes razonables durante todo el proceso de selección para facilitar la participación plena.
  • Un lugar de trabajo diverso, inclusivo y equitativo.
  • Un entorno laboral colaborativo e inclusivo.

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