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SUB-DIRECTOR MODELOS INTERNOS

Ubicación: 

MONTERREY, Nuevo León, MX

Categoría:  Auditoria y Riesgos
ID de Requisicion:  71891

 

SUB-DIRECTOR DE MODELOS INTERNOS

(Monterrey, Nuevo León – Ciudad de México)

 

 

En Banorte buscamos talento único, fuerte y extraordinario, que impulse la transformación e innovación del país, convirtiéndonos en un gran aliado para crecer fuerte con México.

 

Estamos convencidos que la combinación de solidaridad, innovación, respeto, lealtad y responsabilidad es la fórmula perfecta para ser el mejor equipo del sector financiero.

 

 

Objetivo del puesto:

 Mejorar la gestión del riesgo crédito de los portafolios de Banca Mayorista, principalmente mediante el diseño, documentación e implementación de modelos internos (expertos y/o estadísticos) de cartera de crédito, especialmente los modelos internos de reservas y capital para lograr la certificación ante el regulador (CNBV)

 

Lo anterior mediante la utilización de técnicas estadísticas predictivas, programación avanzada, minería de datos, machine learning e inteligencia artificial.

 

Cada día te encontrarás ante nuevos e interesantes retos dentro de tu puesto, en los cuales serás responsable de:

 

  • Detectar áreas de oportunidad o responder preguntas en la gestión del riesgo de crédito que puedan ser resueltas mediante el uso de técnicas de analítica de datos y data science.
  • Generar sinergias entre las áreas involucradas para que las soluciones propuestas tengan un sentido de negocio y un propósito específico para el usuario final.
  • Innovar en el uso de modelos internos, así como promover el conocimiento de la materia entre otros colaboradores del equipo.
  • Diseñar, conformar y mantener una base de datos con la información necesaria para la gestión de los modelos internos desarrollados.
  • Participar en el proceso de certificación y calibración de modelos internos ante la CNBV generando diversa información cuantitativa de los resultados de aplicar los modelos y su comparación con respecto a otros modelos.
  • Generar la documentación detallada relacionada con la construcción de los modelos internos, así como también las propuestas de ajustes a las políticas y procedimientos para lograr su implementación en las diferentes etapas del proceso crediticio.
  • Calcular periódicamente las métricas que permitan medir el desempeño de los modelos internos.
  • Administrar la parte técnica de la aplicación de Rentabilidad Ajustada por Riesgo.

Requisitos:

  • Formación profesional
    • Actuarios
    • Economistas (con sólidos conocimientos en modelos estadísticos y programación avanzada)
  • Años de experiencia
    • 5 años, preferentemente en el sector financiero
  • Áreas de experiencia
    • Requerido:
      • Niveles avanzados en Estadística Descriptiva e Inferencial, Minería de Datos, Data Science y manejo de bases de grandes volúmenes de información.
    • Deseable:
      • Riesgo de Crédito
      • Nivel intermedio en técnicas de Machine Learning, IA
  • Conocimientos requeridos
    • Programación avanzada: SAS, Python, R, SQL (alguno de estos cuatro, preferentemente SAS)
    • Programación avanzada en Visual Basic for Applications (VBA)
    • Conocimientos medios o avanzados de SAS Data Miner (deseable)
    • Software Visualización de Datos (deseable): Qlikview, Tableau, SAS VA, etc
    • Capacidad de presentar resultados en lenguaje claro y no técnico para usuarios finales
  • Idiomas
    • Inglés: medio-avanzado
  • Disponibilidad para viajar
    • Muy Ocasional. No requerida durante contingencia Covid.
    • El equipo se ubica en su mayoría en Monterrey, pero podrían considerarse posturas de la Ciudad de México.
  • Disponibilidad para cambio de residencia
    • No requerida

 

 

Haz clic en el botón aplicar y no pierdas la oportunidad de desarrollar todo tu potencial.

 

En Banorte actuamos bajo un principio de igualdad de oportunidades. Por ello no discriminamos por edad, origen étnico, nacionalidad, género, orientación sexual, estado civil, condición social, estado de salud, creencias religiosas, doctrina política o discapacidad.