Descripción de la oferta
Excited to grow your career? BBVA is a global company with more than 160 years of history that operates in more than 25 countries where we serve more than 80 million customers. We are more than 121,000 professionals working in multidisciplinary teams with profiles as diverse as financiers, legal experts, data scientists, developers, engineers and designers. Learn more about the area: BBVA es un grupo financiero global a la vanguardia de la innovación, la toma de decisiones basada en datos y la transformacion digital. Con presencia en múltiples geografías, BBVA tiene como propósito poner al alcance de todas las personas las oportunidades de esta nueva era, ofreciendo soluciones financieras de primer nivel y contando con marcos sólidos de gestión de riesgos. Global Risk Management (GRM) desempeña un papel fundamental para garantizar un crecimiento sostenible y la creación de valor mediante una gestión orientada a la rentabilidad ajustada al riesgo. Nuestra misión es mejorar la eficiencia del capital y fortalecer la gestión de riesgos mediante el uso de datos, analítica avanzada, inteligencia artificial y digitalización.About the job:Como miembro del equipo de GRM Data & Analytics – Wholesale Credit Risk Models & Parameters. Desempeñarás un papel en el desarrollo, evolución, seguimiento e implantación de modelos de riesgo de crédito para las carteras mayoristas. Liderarás iniciativas complejas de modelización para diferentes carteras y geografías, incluyendo modelos de ordenación del riesgo como Ratings, Early Warning Systems (EWS) y otras herramientas de apoyo a la decisión, así como modelos de parámetros de riesgo de crédito —Probability of Default (PD), Loss Given Default (LGD) y Exposure at Default (EAD)— bajo los marcos IRB, IFRS9 y Capital Económico. El puesto combina una sólida experiencia cuantitativa y técnica con la responsabilidad end-to-end sobre proyectos, la coordinación de equipos y stakeholders multidisciplinares y la contribución a la definición e implantación de metodologías y estándares globales. Trabajarás estrechamente con la dirección del área, los equipos locales de Riesgos, Model Risk Management, Validación Interna, Data & Engineering, Regulatory Affairs y otros stakeholders relevantes, asegurando que los modelos de riesgo de crédito mayorista sean robustos, eficientes, cumplan con los requerimientos regulatorios y estén alineados con la estrategia global de analítica de BBVA.Principales funcionesLiderar el desarrollo, backtesting, recalibración y mantenimiento de modelos de riesgo de crédito mayorista, incluyendo modelos de ordenación como Ratings, EWS y otras herramientas analíticas de decisión, asi como modelos de PD, LGD y EAD bajo los marcos IRB, IFRS9 y Capital Económico. Asumir la responsabilidad end-to-end de proyectos complejos de modelización, desde el diseño metodológico inicial y la exploracion de datos hasta el desarrollo, documentación, validacion, implantación y seguimiento del modelo, asi como la resolución de las limitaciones identificadas. Coordinar iniciativas globales de modelización de riesgo de crédito en diferentes geografías y carteras, trabajando estrechamente con equipos de Holding y locales para asegurar la consistencia metodologica, el cumplimiento de los plazos y una adecuada implantación en los procesos de gestión de riesgos. Contribuir a la definición y evolución continua de metodologías, estándares y mejores prácticas globales para el desarrollo, seguimiento y backtesting de los modelos de riesgo de crédito mayorista. Asegurar el cumplimiento de los requerimientos regulatorios y expectativas supervisoras aplicables a los modelos, incluyendo IRB, IFRS9, CRR3, guías EBA, expectativas del ECB, ICAAP y otros marcos regulatorios relevantes. Participar activamente en procesos regulatorios y supervisores relacionados con los modelos de riesgo de crédito mayorista, elaborando análisis técnicos, documentación, respuestas y planes de remediacion, y participando en las interacciones con Validación Interna, Model Risk Management, Auditoría y organismos supervisores cuando sea necesario. Identificar y evaluar proactivamente riesgos de modelo, limitaciones metodológicas, problemas de calidad de datos y gaps de implantación, definiendo y coordinando las acciones de remediacion necesarias con los stakeholders correspondientes. Realizar y revisar análisis cuantitativos avanzados, incluyendo modelización estadística, técnicas de Machine Learning, evaluación del poder predictivo y desempeno de los modelos, benchmarking, análisis de sensibilidad y otros análisis necesarios para garantizar metodologías de riesgo robustas. Impulsar la adopción de técnicas avanzadas de analítica e Inteligencia Artificial cuando permitan mejorar el desempeno, eficiencia, interpretabilidad o capacidad de decisión de los modelos, garantizando su utilización de acuerdo con los requerimientos regulatorios y de gestión del riesgo de modelo.Requisitos mínimosTitular universitaria en Matemáticas, Estadística, Física, Ingeniería, Informática, Data Science, Ciencias Actuariales, Economía u otra disciplina cuantitativa relevante. Se valorara especialmente Máster o Doctorado. De 3 a 8 años de experiencia profesional relevante en modelización de riesgo de crédito, validación de modelos, gestión cuantitativa de riesgos o ámbitos relacionados, con experiencia significativa en riesgo de crédito mayorista. Experiencia sólida y práctica en el desarrollo, validación, seguimiento y/o implantación de modelos de riesgo de crédito mayorista, incluyendo modelos de ordenación y/o modelos de parámetros PD, LGD y EAD. Conocimiento solido de los marcos IRB e IFRS9, incluyendo requisitos de desarrollo, evaluación del desempeño, calibración, documentación, gobierno y expectativas regulatorias. Experiencia demostrable en iniciativas regulatorias o de remediación de modelos de elevada complejidad, como modificaciones de modelos IRB, programas relacionados con EBA, Return to Compliance, findings supervisores o programas de desarrollo y validación de modelos IFRS9. Conocimiento avanzado de modelización estadística y técnicas de Machine Learning, especialmente aplicadas a clasificación y ordenación del riesgo de crédito, estimación de parámetros, forecasting y evaluación del desempeño de modelos. Conocimientos sólidos de programación y análisis de datos, especialmente en Python, SQL, R y/o entornos analíticos equivalentes. Experiencia trabajando con conjuntos de datos grandes y complejos y buen conocimiento de los aspectos relacionados con calidad del dato, trazabilidad y requerimientos de información para modelización. Capacidad demostrada para liderar proyectos complejos y coordinar múltiples stakeholders, gestiónando prioridades, dependencias, plazos y entregables en un entorno internacional. Experiencia revisando u orientando el trabajo de otros profesionales cuantitativos y proporcionando mentoring técnico y challenge metodológico. Excelentes habilidades de comunicación oral y escrita, con capacidad para explicar cuestiones técnicas y regulatorias complejas tanto a audiencias especializadas como no especializadas. Nivel de inglés fluido, oral y escrito.Conocimientos y experiencia especialmente valoradosExperiencia en la interlocución con supervisores, reguladores, Validación Interna, Model Risk Management o Auditoría en cuestiones relacionadas con modelos. Experiencia en IRB Roll-out, Return to Compliance, EBA Repair Programs, revisiónes de modelos por parte del ECB u otras iniciativas regulatorias similares. Conocimiento profundo de los productos y carteras de crédito mayorista y sus principales drivers de riesgo, incluyendo Large Corporates, Financial Institutions, Sovereigns y otras carteras especializadas. Experiencia con Inteligencia Artificial y técnicas avanzadas de Machine Learning, especialmente en su aplicación dentro de entornos regulados de modelización de riesgos. Experiencia con plataformas analíticas cloud, especialmente AWS, asi como con la industrialización o automatización de procesos de desarrollo y seguimiento de modelos. Familiaridad con fuentes de datos alternativas y no tradicionales, incluyendo información crediticia externa, información transaccional, redes de clientes y datos no estructurados. Experiencia trabajando en entornos internacionales y multiculturales, coordinando equipos de diferentes países o unidades de negocio.Skills:Client Orientation, Empathy, Ethics, Innovation, Proactive Thinking
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