
Posted 14 days ago
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Como Assistente de Riesgo de Crédito en EY, se encargará de modelamiento de riesgos financieros, desarrollo de estrategias de adjudicación de créditos y cálculo de provisiones según NIIF 9. Se requiere experiencia en riesgo de crédito, conocimientos en análisis de datos, finanzas y dialects SQL, Python. Se valore experiencia en nube AWS o Azure y tools Excel, SAS, PowerBi. Inglés intermedio deseable.
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Full Job Description
Acerca de EY
En EY, nos encontramos en bsqueda de profesionales apasionados y visionarios como t, que estn dispuestos a unirse a nosotros en la construccin de un mundo mejor de negocios. Como parte de una red global de servicios profesionales, te uniras a ms de 280,000 profesionales distribuidos en 150 pases y 700 oficinas alrededor del mundo. Nuestra prctica local cuenta con ms de 2,400 colaboradores en 4 ciudades y atiende a los grupos econmicos ms grandes del pas, lo que nos convierte en los lderes de servicios profesionales del Per. Nuestro objetivo es desarrollar lderes excepcionales y valorar la diversidad y la inclusin.
nete a EY y juntos construyamos un mejor mundo de negocios!
Requisitos:
- Egresado o Bachiller de las carreras Economa, Estadstica, Ingeniera Industrial o afines
- Experiencia en riesgo de crdito o provisiones en el sector banca o seguros
- Conocimiento en anlisis de datos, finanzas, derivados, inversiones y/o normas financieras (NIIF 9, NIIF 16).
- Conocimiento en SQL y Python a nivel intermedio
- Deseable conocimiento bsico en la nube AWS o Azure
- Excel a nivel intermedio.
- Ingls a nivel intermedio (deseable)
- PowerBi bsico (deseable)
Responsabilidades:
- Participacin en proyectos relacionados al modelamiento de Riesgos Financieros (mercado y crdito).
- Desarrollo y validacin de estrategias de origen y adjudicacin de crditos.
- Participacin en el clculo de provisiones para banca segn la norma NIIF 9.
- Automatizacin de procesos y desarrollo de modelos utilizando las herramientas a disposicin por la Firma.
- Procesar, depurar y analizar grandes volmenes de datos utilizando herramientas como Python, SAS y Excel, para respaldar clculos y pruebas de auditora sobre modelos de prdida esperada.




