Analista de datos para riesgo de crédito

Localidad:

Ciudad Vieja,

Montevideo

Empresa:  Anónima

Campo laboral: Administración

Salario:  A convenir

Horario: turno vespertino

Contrato: Tiempo completo

ID:  KkvF0WEbtbU
Publicada:  hace 2 semanas

Descripcion:

En nuestra empresa estamos en búsqueda de un Analista de datos para riesgo de crédito. Perfil: Si tienes experiencia en análisis de datos y te apasiona el sector financiero, esta oportunidad es para ti. Únete a nuestro equipo y contribuye en la evaluación y gestión del riesgo crediticio. Elaborar y automatizar todos los reportes para el sector de Riesgo de Crédito, crear y mantener actualizado el dashboard del sector utilizando herramientas de gestión de datos como PowerBI; Analizar y automatizar el proceso de evaluación de créditos; Elaborar consultas en SQL, extraer, transformar y realizar las cargas de datos correspondientes. Buscamos Egresado de carreras universitarias preferentemente de Economía, Contabilidad, Estadística, Ciencia de Datos, Ingeniería; Experiencia mínima de 2 años en roles de análisis de datos; Conocimientos sólidos en ciencia de datos y analytics; Conocimientos sólidos de SQL (excluyente); Manejo de Python, R y/o PowerBI;Manejo fluido de inglés y herramientas de Office.

Responsabilidades:

Analizar datos financieros para evaluar el riesgo crediticio, Identificar patrones y tendencias en los datos, Desarrollar modelos y herramientas para la gestión del riesgo crediticio Ejecutar los proyectos vigentes y futuros del sector aplicando metodologías ágiles; Elaborar informes y presentaciones de resultados para exponer ante el Equipo Ejecutivo; Colaborar en el desarrollo de modelos de análisis de crédito aplicando conocimientos de analytics y monitorear el performance de los mismos;

Cualificaciones requeridas:

  • Licenciatura en estadística
  • matemáticas o carreras afines
  • Experiencia previa en análisis de datos para riesgo crediticio
  • Conocimiento de herramientas de análisis de datos como R o Python

Habilidades para el cargo:

  • Conocimientos avanzados en análisis de datos
  • Experiencia en el sector financiero
  • Capacidad para trabajar con grandes volúmenes de datos