Gestor​/A Data Scientist Riesgo Operacional; Mad​/Bcn

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Caixa Bank es un grupo financiero con un modelo de banca universal socialmente responsable con visión a largo plazo, basado en la calidad, la cercanía y la especialización, que ofrece una propuesta de valor de productos y servicios adaptada para cada segmento, asumiendo la innovación como un reto estratégico y un rasgo diferencial de su cultura, y cuyo posicionamiento líder en banca minorista en España y Portugal le permite tener un rol clave en la contribución al crecimiento económico sostenible.

La dirección de Riesgo Operacional tiene el objetivo de asegurar la identificación, medición, evaluación, gestión, mitigación y reporting del riesgo operacional del Grupo Caixa Bank.

La ubicación del puesto de trabajo puede ser indistintamente en los Servicios Corporativos de Barcelona o Madrid .

Buscamos una persona capaz de llevar a cabo el análisis de grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tendencias que puedan indicar riesgos potenciales, desarrollar modelos predictivos mediante la utilización de técnicas de aprendizaje automático y modelos estadísticos para predecir eventos de riesgo y su impacto en la organización, proponer estrategias de mitigación para mejorar la resiliencia organizacional, y automatizar la detección y gestión de riesgos mediante soluciones tecnológicas.

Los proyectos que asumirás en la posición son:

• Colaboración en el diseño e implementación del nuevo modelo de datos de pérdidas operacionales que permita la captura de nuevas fuentes de información y su tratamiento avanzado mediante:
  • Desarrollo de modelos predictivos mediante la utilización de técnicas de aprendizaje automático y modelos estadísticos para predecir eventos de riesgo y su impacto en la organización.
  • Desarrollo y evaluación de modelos híbridos, que combinan algoritmos de aprendizaje automático (ML) y técnicas de estadística avanzada, para la estimación de pérdidas operacionales, abordando desafíos como la escasez y heterogeneidad de datos, la optimización de distribuciones con colas pesadas y la estimación de eventos extremos.
• Colaboración en la migración de procesos a Google Cloud (Big Query, DBT, Vertex AI), diseñando pipelines escalables que aseguren la trazabilidad, reproducibilidad y eficiencia de los modelos predictivos, así como la automatización del reporting.
• Colaboración en la preparación de datos para el reporting interno, principalmente en el Comité de Riesgo Operacional, así como involucración en informes y en comunicación con la Alta Dirección, Validación Interna, Auditoría y Supervisores.
• Interrelación con los otros equipos de gestión especializados en pérdidas operacionales.

• Titulación superior en matemáticas, estadística, ciencia e ingeniería de datos o similar.
• Experiencia en análisis de modelos estadísticos/matemáticos avanzados: ajuste de distribuciones estadísticas, pruebas de hipótesis y validación estadística, análisis de colas y distribuciones extremas, simulaciones de Montecarlo, análisis de series temporales (modelos tradicionales y avanzados).
• Conocimiento de Lenguajes de programación: R/Python (nivel avanzado).
• Conocimiento de herramientas bases de datos: SQL/SAS (nivel avanzado).
• Manejo de datos en Google Cloud Service (Big Query, Vertex AI).
• Conocimiento de modelos no paramétricos, especialmente para forecastig y text mining (NLP).
• Se valorará el cocimiento de Ingeniería de Datos y Optimización: pipeline para el procesamiento, transformación y consolidación de datos via SQL y DBT, Control de versiones con Git Lab y ejecución eficiente de flujos SQL (DBT).

• Capacidad de análisis crítico y de síntesis; identificación de aspectos de mejora, y propuesta de iniciativas de solución.
• Orie…