Jefe de Gestión de Información de Riesgos

Descripción del puesto

Si estás buscando un nuevo desafío que te permita aportar al crecimiento de una importante empresa del sector bancario, esta oportunidad es para ti.

Nos encontramos en búsqueda de un Jefe de Gestión de Información de Riesgos

Objetivo del puesto

Liderar, diseñar y asegurar la disponibilidad, calidad y explotación integral de la arquitectura de datos analíticos, pipelines de datos (ETL/ELT), modelos de riesgo/decisión y reportería estratégica en la Gerencia de Riesgos Banca Consumo de Alfin Banco, con el fin de proporcionar información confiable y oportuna para la toma de decisiones, optimización de motores de admisión, rentabilidad RAROC, gestión de carteras, cobranza y modelos de Riesgo.

¿Qué necesitas para postular?

• Bachiller en Ingeniería de Sistemas, Informática, Estadística, Ingeniería Industrial, Economía o carreras afines.
• Diplomado / Programa de Especialización en Data Science, Big Data, Business Intelligence, Gestión de Riesgos Financieros o afines.
• Maestría en Data Management, Analítica Avanzada, Finanzas o MBA.
• Conocimientos en SQL Server / T-SQL Avanzado, Modelado Dimensional, Cubos OLAP y Optimización (Tuning) (Nivel Avanzado)
• Conocimiento en Python (Pandas, Scikit-Learn, Automatización de Procesos) y Orquestación de Pipelines (Airflow, SSIS) (Nivel Avanzado)
• Conocimiento en Gestión del Negocio Bancario, Riesgo Crediticio, Modelos de Decisión y Core Bancario (Bantotal) (nivel Intermedio)
• Conocimiento en Apache Spark ( (Nivel basico)
• Experiencia: 1 a 2 años en puestos similares o equivalentes.
• Experiencia específica y sector: 2 a 4 años en el área y 1 a 2 años en el mismo sector.

¿Cuáles serán tus principales actividades?

• Diseñar, implementar y mantener la arquitectura de bases de datos analíticas, Data Warehouse y modelos dimensionales (Cubos OLAP) de la Gerencia de Riesgos, garantizando la centralización, integridad y trazabilidad de los datos de portafolio crediticio y clientes.
• Liderar, automatizar y optimizar los flujos y pipelines de datos masivos (ETL/ELT con SQL Server, SSIS, Python y Airflow), asegurando la disponibilidad diaria oportuna de la información para la operación y toma de decisiones del banco.
• Coordinar la productivización, monitoreo e integración de modelos analíticos, scorecards de riesgo, modelos de admisión, motores de decisión, RAROC y modelos de cobranza en las plataformas transaccionales y de gestión comercial.
• Liderar la integración y automatización de procesos de datos de gran volumen (Inputs de Campaña, Simulaciones de Pricing, Procesamiento de Feedback de gestiones, etc), mejorando la eficiencia y acortando los tiempos de entrega sobre el desarrollo inicial.
• Supervisar y garantizar la generación oportuna y precisa de los reportes ejecutivos para el Comité de Riesgos, Directorio y Alta Dirección para el seguimiento de los saldos, calidad de cartera , cobranzas y provisiones.
• Desarrollar y mantener soluciones analíticas de autoservicio (Jupyter Hub / Spark), tableros de control (Power BI / Metabase / Cubos OLAP) y plataformas web analíticas (Analytical Hub) para la gestión eficiente y descentralizada de las áreas usuarias.
• Establecer e implementar estándares de gobierno de datos, homologación de fuentes maestras, diccionarios de datos y auditoría de procesos para asegurar la consistencia entre sistemas transaccionales y analíticos.
• Gestionar la integración, ingesta y explotación de fuentes externas (burós de crédito como Equifax/Experian, bases SBS, SFTPs de proveedores, telefonía Genesys) para enriquecer los modelos analíticos y la toma de decisiones.
• Liderar, capacitar y potenciar el desempeño del equipo a su cargo, fomentando la adopción de buenas prácticas de desarrollo técnico, agilidad e innovación en la gestión de datos.
• Investigar, proponer y desplegar nuevas tecnologías, frameworks de optimización de bases de datos, computación distribuida, agentes de IA y arquitecturas analíticas para maximizar la eficiencia computacional y operativa.
• Participar activamente en los planes de contingencia, continuidad operativa del negocio y atención de auditorías internas y externas relacionadas a la infraestructura y gestión de datos.
• Otras funciones que el jefe directo le asigne.

¿Cuáles son los beneficios que disfrutarás?

• Ingreso directo a planilla con todos los beneficios de ley.
• Remuneración de acuerdo al mercado.
• Capacitaciones
• Beneficios corporativos.

#J-18808-Ljbffr
Bachiller en Ingeniería de Sistemas, Diplomado/Programa de Especialización en Data Science, Maestría en Data Management
SQL, T-SQL, Python, Airflow, SSIS, Spark, ETL/ELT, Pandas, Scikit-Learn, Power BI, Metabase, OLAP Cubes, Data Warehousing, Data Governance
Diseñar, implementar y mantener la arquitectura de bases de datos analíticas, Data Warehouse y modelos dimensionales (Cubos OLAP) de la Gerencia de Riesgos, garantizando la centralización, integridad y trazabilidad de los datos de portafolio crediticio y clientes., Liderar, automatizar y optimizar los flujos y pipelines de datos masivos (ETL/ELT con SQL Server, SSIS, Python y Airflow), asegurando la disponibilidad diaria oportuna de la información para la operación y toma de decisiones del banco., Coordinar la productivización, monitoreo e integración de modelos analíticos, scorecards de riesgo, modelos de admisión, motores de decisión, RAROC y modelos de cobranza en las plataformas transaccionales y de gestión comercial., Liderar la integración y automatización de procesos de datos de gran volumen (Inputs de Campaña, Simulaciones de Pricing, Procesamiento de Feedback de gestiones, etc), mejorando la eficiencia y acortando los tiempos de entrega sobre el desarrollo inicial., Supervisar y garantizar la generación oportuna y precisa de los reportes ejecutivos para el Comité de Riesgos, Directorio y Alta Dirección para el seguimiento de los saldos, calidad de cartera , cobranzas y provisiones., Desarrollar y mantener soluciones analíticas de autoservicio (Jupyter Hub / Spark), tableros de control (Power BI / Metabase / Cubos OLAP) y plataformas web analíticas (Analytical Hub) para la gestión eficiente y descentralizada de las áreas usuarias., Establecer e implementar estándares de gobierno de datos, homologación de fuentes maestras, diccionarios de datos y auditoría de procesos para asegurar la consistencia entre sistemas transaccionales y analíticos., Gestionar la integración, ingesta y explotación de fuentes externas (burós de crédito como Equifax/Experian, bases SBS, SFTPs de proveedores, telefonía Genesys) para enriquecer los modelos analíticos y la toma de decisiones., Liderar, capacitar y potenciar el desempeño del equipo a su cargo, fomentando la adopción de buenas prácticas de desarrollo técnico, agilidad e innovación en la gestión de datos., Investigar, proponer y desplegar nuevas tecnologías, frameworks de optimización de bases de datos, computación distribuida, agentes de IA y arquitecturas analíticas para maximizar la eficiencia computacional y operativa., Participar activamente en los planes de contingencia, continuidad operativa del negocio y atención de auditorías internas y externas relacionadas a la infraestructura y gestión de datos., Otras funciones que el jefe directo le asigne.