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Data Science Analyst - Modélisation Risque & Crédit

Banco Ripley · Lima

Nuevo
Indefinido Onsite Mid 🇫🇷 Français
Python SQL R SPSS Spark Modélisation prédictive Statistiques Analyse de données

Descripcion del puesto

A propos du poste

Rejoignez une institution financière de premier plan pour propulser la gestion du risque grâce à la science des données. En tant que Data Science Analyst, vous jouerez un rôle stratégique dans le développement de modèles prédictifs à fort impact, garantissant à la fois la performance business et la conformité réglementaire.

Missions principales

  • Concevoir et développer des modèles prédictifs conformes aux directives réglementaires et aux besoins métiers (risque, recouvrement précoce, recouvrement tardif, récupération, etc.).
  • Réaliser des analyses descriptives approfondies pour la création ou la validation de modèles existants.
  • Conceptualiser les événements selon le type de modèle et assurer le codage ainsi que la documentation de l'inventaire des variables.
  • Proposer de nouvelles variables prédictives via des analyses univariées et des transformations de données pertinentes.
  • Évaluer l'intégrité, la cohérence et la qualité des données utilisées pour la modélisation.
  • Collaborer étroitement avec les équipes internes pour assurer la mise en œuvre opérationnelle et la maintenance des dépôts de modélisation.

Profil recherché

  • Diplôme supérieur (Bac+5) en Économie, Mathématiques, Statistique ou Ingénierie Statistique.
  • Expérience confirmée de 2 à 3 ans sur un poste similaire, idéalement dans le secteur financier.
  • Forte capacité d'analyse orientée résultats et rigueur méthodologique.
  • Capacité à travailler en environnement collaboratif et transverse.

Competences requises

  • Maîtrise technique de Python, SQL, R et SPSS.
  • Connaissances approfondies des environnements Anaconda et Spark.
  • Expertise en modélisation statistique et analyse de données massives.
  • Maîtrise des processus de validation et de documentation de modèles.

Questions fréquentes

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