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Analista de datos - riesgo de crédito y contrapartida (el rosal)

El Rosal
Scalian
Analista de datos
Publicada el 25 marzo
Descripción

Ampliamos nuestro equipo! #128270;¿Buscas un nuevo reto en el ámbito de 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.

Haga clic en "Solicitar" a continuación para enviar su candidatura. Asegúrese de que su CV está actualizado y de que ha leído primero las especificaciones del puesto.

¿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 ambiente 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
xcskxlj

Conocimientos 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 flexible25 días laborables de vacaciones#Contrato fijo#Formación continua y planes de crecimiento profesional#Jornada flexible#After works en las oficinas#Tarde libre en tu cumpleaños#Entorno internacionalCultura inclusiva y diversa

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