Descripción de la oferta
Quieres formar parte de una firma global, en un ambiente joven y cercano
y con oportunidades de crecimiento?
Forvis Mazars es una firma líder mundial en servicios de auditoría, consultoría y asesoramiento legal y fiscal, que opera en más de 100 países y cuenta con más de 40.000 profesionales.
Uniéndote a Forvis Mazars podrás hacer crecer tu carrera a través de oportunidades globales, proyectos diversos y un aprendizaje continuo; así como pertenecer a un grupo comprometido social y medioambientalmente, donde valoramos la perspectiva única que aporta cada profesional, pero siendo conscientes de que el éxito se consigue en equipo. Animamos a nuestros profesionales a que aporten ideas nuevas, impactando así en el crecimiento continuo de la Firma.
Si esto te resulta interesante y quieres seguir creciendo en este área, ¡esta es tu oportunidad!
Buscamos a una persona para incorporar al equipo de consultoría. El perfil seleccionado llevará a cabo las siguientes funciones
Desarrollar y revisar modelos de riesgos de crédito (scoring/rating) y de parámetros (PD. LGD, EAD) siguiendo las mejores prácticas bancarias para resolver necesidades reales de negocio.
Explorar los enfoques de modelización más avanzados y pensar de forma innovadora en la búsqueda del mejor modelo.
Formar parte del equipo en proyectos cuantitativos y de data análisis, liderando parte de los trabajos a realizar.
Mantener y mejorar el conocimiento actualizado y relevante de los temas que afectan a los perfiles de riesgo de crédito dentro de las instituciones reguladas.
Capacidades de defensa de proyectos bajo su punto de vista, generando una documentación de calidad.
¿Podría encajar tu perfil?:
Graduados en Matemáticas, Física, Estadística, o dobles grados que incorporen alguna de las carrera anteriores o similares.
Se valorará positivamente Máster o cursos de especialización en finanzas cuantitativas, data science.
Se valorará habilidad analítica y programación de datos (SAS, R, Python y similares).
Experiencia con proyectos regulatorios (EBA nuevo DoD, implementación de Basilea III, IFRS9, etc.)
Experiencia previa de al menos 2-3 años en el desarrollo/validación de modelos de riesgo crediticio con una fuerte práctica en el análisis de datos y la modelización cuantitativa.
Competencias valorables:
Iniciativa y proactividad.
Facilidad de trabajo en equipo.
Alta capacidad de comunicación.
Capacidad y rigor analítico.
Motivación en el aprendizaje.
Capacidad de adaptación.
Responsabilidad y organización.
Proyectos de alto impacto con clientes nacionales e internacionales.
Plan de formación personalizado y continuo, centrado tanto en la parte competencial como técnica.
Programa de evaluación anual con el objetivo de que puedas desarrollar tu carrera profesional a largo plazo con nosotr@s. ¿Te gustaría ir asumiendo nuevos retos?
Apuesta por la flexibilidad: flexibilidad entre trabajo presencial en nuestras oficinas y en casa, margen de entrada y de salida, jornada intensiva los viernes y 9 semanas en verano y tarde libre el día del cumpleaños.
Ambiente joven, cercano y dinámico: dentro y fuera de la oficina, ¿te animarías a unirte a nuestro club de corredores, pádel o fútbol, por ejemplo?
Generamos un impacto social y ambiental: en nuestro día a día colaboramos con diferentes asociaciones que nos permiten aportar nuestro granito de arena.
Beneficios sociales, paquete de retribución flexible y descuentos exclusivos como Wellhub o Freenow, entre otros, por ser parte de Forvis Mazars.
¿Te animas a desarrollar tu carrera en Forvis Mazars?
Desde Forvis Mazars estamos comprometidos con la diversidad e igualdad durante todo el proceso de selección y bienvenida a la firma, siguiendo una política de no discriminación por motivos de género, edad, discapacidad, raza, origen u orientación sexual.
Además, desde 2019 colaboramos de manera continua con fundaciones como Fundación Once - Inserta Empleo, Fundación Adecco o Fundación Randstad para facilitar y apoyar la empleabilidad de personas con discapacidad, adaptando los puestos de trabajo a las necesidades de cada persona.
#J-18808-Ljbffr
