Senior Quant Data Scientist Experis – La Molina , Lima

Se necesita Senior Quant Data Scientist

Para:

Experis

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OBJETIVO DEL PUESTO:
  

  • Desarrollar modelos de valorización (métricas de riesgo, métricas contables) y desarrollar herramientas que realicen una correcta medición y cuantificación del riesgo para BCP y CrediCorp.


REQUISITOS:

  • Bachiller universitario de Economía, Matemática, Ingeniería Industrial, Física, Estadística, Ingeniería Económica.
  • Indispensable manejar: PROGRAMACIÓN EN MATLAB / PYTHON / R (cualquiera de ellas, pero a nivel avanzado).
  • Inglés avanzado
  • SQL Básico – Indispensable
  • Mínimo 01 años de experiencia en construcción de modelos estadísticos o estocásticos y desarrollo de herramientas para una correcta medición y cuantificación del riesgo de mercado,
  • Experiencia en interpretación de Research a temas aplicados, en temas académicos de investigación, elaboración de Papers.
  • Experiencia en la implementación computacional de modelos ya sea en ciencias duras, matemáticas aplicadas, estadística o economía. ·
  • Deseable experiencia en construcción de modelos de riesgo de mercado, crédito o valorización.
  • Deseable contar con certificaciones CQF, FRM, CFA.
  • Deseable contar con conocimientos en matemática financiera e instrumentos financieros (renta fija, opciones, swaps).  

DESEABLE:

  • SPARK Básico
  • Manejo de BLOOMBERG
  • Manejo de C++ o JAVA Básico
  • Manejo qlick sense (Deseable)  


FUNCIONES:

  • Apoyar en la elaboración y desarrollo de modelos estocásticos, estadísticos o de valorización para los factores de riesgo del portafolio Credicorp
  • Revisión de la literatura especializada en temas de finanzas cuantitativas.
  • Elaborar manuales de los modelos que construye
  • Colaborar en la implementación y mejora del despliegue de modelos.
  • Apoyo en la construcción del seguimiento de modelos.
  • Interactuar con subsidiarias del grupo, clientes internos y clientes externos (auditoría, validación, entes reguladores.)
  • Presentación de resultados frente a gerencias
  • Apoyo en la construcción de seguimiento de modelos
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