J.P. Morgan busca un Analista de Riesgo Crediticio Corporativo para su equipo de Forecasting en Buenos Aires. El rol implica análisis de datos, modelado de riesgo crediticio y desarrollo de herramientas tecnológicas (Python/SQL/Tableau) para cumplir con requisitos regulatorios y de capital.
Si te apasiona el análisis de datos y el modelado de riesgo, y querés desarrollarte en una empresa líder como J.P. Morgan, esta es tu oportunidad. Ideal para quienes buscan aplicar sus habilidades tecnológicas en un rol clave para la toma de decisiones estratégicas.
Descripción del puesto
Sobre Riesgo Crediticio Mayorista – Pronósticos La organización de Producto/Pronósticos de WCR es un grupo experto en modelos, datos y productos de J.P. Morgan, y un líder en ingeniería financiera, análisis de datos, modelado estadístico y gestión de carteras. Como equipo global, Wholesale Credit Risk Forecasting trabaja con socios de investigación cuantitativa, gerentes de riesgo y líneas de negocio en todos los productos y regiones en innovación estratégica, optimización de inventario y carteras, y gobernanza de controles de riesgo financiero apropiados. Oportunidad El candidato seleccionado para el puesto de Asociado se unirá al Equipo de Pronósticos de Riesgo Crediticio Mayorista, enfocado en el origen de datos y análisis, brindando modelado de riesgo crediticio e innovación estratégica de riesgo crediticio para las plataformas tecnológicas para cumplir con los requisitos de CCAR/Stress Testing, y el Marco de Estrés Crediticio, y el Capital de Estrés Económico. Desempeñarás un papel clave en la preparación y ejecución mensual/trimestral de modelos, así como en la colaboración estrecha con las líneas de negocio, modeladores y tecnología para diseñar e implementar mejoras estratégicas en proyectos de crédito mayorista, incluyendo la plataforma tecnológica, el modelo operativo, el flujo de datos y el marco analítico. Adicionalmente, con un fuerte compromiso con la escalabilidad, resiliencia y estabilidad, colaborarás estrechamente con equipos multifuncionales para entregar productos de alta calidad que superen las expectativas del cliente. Las responsabilidades específicas incluyen: - Ejecutar y entregar los resultados trimestrales de pronósticos de estrés y provisiones con enfoque en las necesidades de datos. - Navegar a través de bases de datos y sistemas de datos para realizar análisis de datos, segmentación, transformación para preparar diversos conjuntos de datos. - Diseñar y desarrollar herramientas (basadas en Python/SQL/Tableau/IA) para automatizar procesos de origen de datos/analíticos que evalúen la calidad de los datos, la integridad de los datos y la preparación para pronósticos. - Realizar controles y conciliaciones contra las entregas, además de crear/mejorar la gobernanza formal. - Comprender la implementación de los modelos de regresión de pronósticos y cómo utilizan los datos para la previsión. - Comprender la implementación de la arquitectura, sistemas y flujo de datos de pronósticos. - Identificar problemas y optimizar el flujo de datos desde la adquisición hasta la producción de resultados. - Apoyar la construcción estratégica del flujo de trabajo/flujo de datos de pruebas de estrés para futuras iniciativas. - Enlace con socios y LOBs para mejorar y optimizar el proceso de pronósticos. - Realizar controles y conciliaciones contra las entregas, además de crear/mejorar la gobernanza formal. El candidato ideal debe poseer lo siguiente: - Título de Grado (BA/BS) en computación, matemáticas, finanzas o un campo relacionado. - Mínimo de 3 años de experiencia trabajando en una organización financiera con análisis de datos y/o riesgo crediticio; el conocimiento de CCAR/Capital Económico/Stress Testing/Basel en Crédito Mayorista Comercial e Industrial y/o bienes raíces comerciales es preferible, pero no obligatorio. - Capacidad para organizar el trabajo y resolver problemas de forma independiente y sobresalir en un entorno orientado a plazos. - Sólidas habilidades de comunicación, escritas y verbales – interacción significativa con LOBs, flujos de riesgo, gerentes senior y partes interesadas externas. - Tecnológicamente hábil con la capacidad de comprender sistemas y su funcionalidad interna; el conocimiento y la experiencia en codificación en Python/SQL son deseables, pero no obligatorios. - Comprensión del análisis de big data y la síntesis estratégica de datos es deseable. - Proactivo, automotivado con capacidad para trabajar en un entorno colaborativo. - Familiaridad con Tableau y visualización de datos es preferible. J.P. Morgan es un líder mundial en servicios financieros, que brinda asesoramiento estratégico y productos a las corporaciones, gobiernos, individuos adinerados e inversores institucionales más prominentes del mundo. Nuestro enfoque de "negocio de primera clase de manera de primera clase" para servir a los clientes impulsa todo lo que hacemos. Nos esforzamos por construir asociaciones confiables y a largo plazo para ayudar a nuestros clientes a alcanzar sus objetivos comerciales. Reconocemos que nuestra gente es nuestra fortaleza y los diversos talentos que aportan a nuestra fuerza laboral global están directamente relacionados con nuestro éxito. Somos un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y valoramos la diversidad y la inclusión en nuestra empresa. No discriminamos por ningún atributo protegido, incluyendo raza, religión, color, origen nacional, género, orientación sexual, identidad de género, expresión de género, edad, estado civil o de veterano, embarazo o discapacidad, o cualquier otra base protegida por la ley aplicable. También hacemos adaptaciones razonables para las prácticas y creencias religiosas de los solicitantes y empleados, así como para las necesidades de salud mental o discapacidad física. Visite nuestras preguntas frecuentes para obtener más información sobre cómo solicitar una adaptación.
Responsabilidades
- Ejecutar y entregar resultados de pronóstico de estrés y provisiones trimestrales.
- Navegar bases de datos y sistemas para análisis, segmentación y transformación de datos.
- Diseñar y desarrollar herramientas (Python/SQL/Tableau/AI) para automatizar procesos de datos.
- Realizar controles y conciliaciones de entregas.
- Comprender la implementación de modelos de regresión y arquitectura de forecasting.
- Identificar problemas y optimizar el flujo de datos.
- Apoyar la construcción estratégica del flujo de trabajo de stress testing.
- Colaborar con socios y líneas de negocio para mejorar el proceso de forecasting.