Analista senior en Reporting de Liquidez y Data Management - SBGM HUB Querétaro

Analista senior en Reporting de Liquidez y Data Management - SBGM HUB Querétaro

Country: Mexico

• Experiencia como Analista de Datos en el sector bancario: Comprensión profunda de los datos financieros y capacidad para analizarlos con precisión, enfocándose en la liquidez y la gestión de riesgos.
• Optimización de procesos de recopilación y análisis de datos: Responsabilidad en la mejora continua de los procesos de obtención, integración y estructuración de datos, con el objetivo de gestionar la información de manera eficiente.
• Generación de análisis avanzados para detección de irregularidades: Capacidad para aplicar técnicas de analítica avanzada en la identificación y resolución de posibles anomalías en los datos financieros.
• Gestión de revisiones periódicas: Seguimiento y coordinación de las auditorías internas y externas realizadas por supervisores, autoridades locales y corporativas.
• Entrega oportuna de resultados a los departamentos de Cumplimiento y Riesgos: Asegurar la correcta y puntual comunicación de los análisis e informes a las áreas clave.
• Soporte en la elaboración de reportes diarios: Colaboración activa con los miembros del equipo en la creación y perfeccionamiento de informes rutinarios.
• Automatización de procesos de datos para informes regulatorios: Diseño e implementación de soluciones automatizadas que optimicen la generación de informes y el cumplimiento de regulaciones.

Requisitos deseables:

• Sólidos conocimientos en programación JAVA: Capacidad para desarrollar, mantener y optimizar código en JAVA, asegurando la eficiencia y escalabilidad de las soluciones.
• Conocimientos de HTML y JavaScript: Habilidad para diseñar e implementar interfaces web que faciliten la visualización y el manejo de datos.
• Análisis cuantitativo y cualitativo de comportamiento de cuentas mediante machine learning: Experiencia en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para el análisis avanzado de datos financieros.
• Diseño y calibración de modelos con tecnologías de machine learning: Capacidad para crear, ajustar y mantener modelos predictivos que mejoren la toma de decisiones en el ámbito financiero.
• Desarrollo de cuadros de mando para el análisis de tendencias: Habilidad para diseñar dashboards que faciliten la interpretación de resultados y la detección de patrones en los datos.
• Conocimientos de mensajería financiera (SWIFT y SPEI): Familiaridad con los protocolos de comunicación utilizados en transacciones bancarias para garantizar la precisión y seguridad en el procesamiento de pagos.

CONOCIMIENTOS:

Se valorarán candidatos con perfiles afines a Ingeniería informática, Ciencias de computación, Administración y Dirección de Empresas & Economía, Ingeniería superior, Matemáticas.

Conocimiento del sector financiero, amplia experiencia en programación, tratamiento de datos así como la elaboración de reportes. (JAVA, QLIK, Power BI)