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Analista de datos - riesgo de crédito y contrapartida

Madrid (28001)
Scalian
Analista de datos
Publicada el 2 abril
Descripción

Ampliamos nuestro equipo! #128270;
¿Buscas un nuevo reto enel ámbito de
Cualquier información adicional que necesite para este trabajo se encuentra en el texto a continuación. Asegúrese de leerla detenidamente y luego envíe su solicitud.
riesgos financieros y análisis de datos
, trabajando en entornos tecnológicos dentro del sector banca? Scalian
es una empresa de más de 6.000 personas
, con dimensión internacional y oficinas en
Europa y América del Norte
. Estamos especializados en dar servicios a diferentes clientes enfocados en
Data, Cloud e Inteligencia Artificial
, participando en proyectos estratégicos de gran escala.
¿Buscamos un/a
Analista de Riesgo de Crédito y Contrapartida
para integrarse en un proyecto dentro del sector financiero, participando en iniciativas tecnológicas vinculadas a
riesgo de mercado y crédito
.
Trabajarás en un entorno donde combinarás
análisis de datos, conocimiento funcional financiero y validación de modelos
.
Requisitos mínimos:
- Al menos 2 años de experiencia
en proyectos tecnológicos dentro de
entidades financieras
- Experiencia en entornos de
front office, riesgo de mercado o riesgo de crédito/contrapartida
- Nivel de
inglés C1 (imprescindible)
- Nivel medio-alto de
SQL
- Nivel medio-alto de
Python
(Pandas, Numpy, etc.)
- Conocimiento funcional de
productos de tesorería
- Conocimiento en
cálculos de exposición de riesgo de crédito y contrapartida
- Conocimiento de
sistemas de valoración de productos financieros
Conocimientos xqysrnh de
Scala
- Experiencia con herramientas de
IA aplicadas a programación
(GitHub Copilot, Devin)
¿Formar parte de un equipo de alto nivel en proyectos del sector financiero
#Modalidad de trabajo flexible
25 días laborables de vacaciones
#Contrato indefinido
#Formación continua y planes de desarrollo profesional
#Jornada flexible
#After works en las oficinas
#Tarde libre en tu cumpleaños
#Entorno internacional
Cultura inclusiva y diversa

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