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Model Risk Management (MRM) es la función global responsable de la gobernanza, supervisión y control del riesgo de modelo dentro del Grupo. Su misión es garantizar un marco metodológico robusto, independiente y alineado con las expectativas regulatorias para los modelos utilizados en la gestión de riesgos.

Dentro de este ámbito, el equipo trabaja en la definición de estándares metodológicos, seguimiento regulatorio, transformación de procesos y mejora de la calidad del dato asociado a modelos de riesgo, colaborando de manera transversal con equipos globales de Riesgos, Data & Analytics y Tecnología.

La función forma parte del entorno global de Riesgos del Grupo BBVA, caracterizado por una fuerte orientación analítica, un alto nivel de exigencia regulatoria y una apuesta estratégica por la transformación tecnológica y la innovación en capacidades de datos e IA.

About the job:

Buscamos incorporar un perfil especializado en Nueva Definición de Default y parámetros de riesgo, con foco en la gestión, transformación y explotación de datos utilizados en procesos regulatorios de estimación, calibración y seguimiento de parámetros de riesgo (PD, LGD y CCF). La posición combina capacidades analíticas, conocimiento regulatorio y visión transversal del dato, participando en iniciativas estratégicas dentro del ámbito global de Model Risk Management (MRM). El rol requiere una elevada interacción internacional y coordinación continua con equipos de Analytics, Ingeniería, Data y Transformación de Riesgos en las distintas geografías del Grupo. La persona seleccionada contribuirá a reforzar la calidad, consistencia y trazabilidad de la información utilizada en modelos regulatorios, impulsando además iniciativas de automatización y transformación apoyadas en nuevas capacidades analíticas e IA Generativa.

Principales funciones

La persona seleccionada participará activamente en iniciativas estratégicas relacionadas con datos regulatorios y parámetros de riesgo, incluyendo:

• Gestión y transformación de bases de datos utilizadas para la estimación y calibración de parámetros de riesgo (PD, LGD y CCF).
• Participación desde la perspectiva de datos de estimación en ejercicios de calibración, backtesting y seguimiento regulatorio.
• Desarrollo de procesos de explotación y tratamiento de información sobre grandes volúmenes de datos.
• Participación en iniciativas de mejora de calidad, consistencia y trazabilidad de la información.
• Uso de herramientas de visualización y reporting para seguimiento y análisis de información de riesgos.
• Colaboración en iniciativas de automatización y transformación apoyadas en IA Generativa y nuevas capacidades analíticas.

Responsabilidades principales:

• Gestión y transformación de información para procesos de estimación y calibración de parámetros de riesgo.
• Aseguramiento de la calidad, consistencia y trazabilidad de los datos utilizados en modelos regulatorios.
• Participación en ejercicios de calibración, backtesting y seguimiento regulatorio.
• Coordinación con equipos de Analytics, Ingeniería y Transformación de Riesgos en distintas geografías.
• Impulso y seguimiento de iniciativas de remediación y mejora de calidad de datos.
• Participación en proyectos relacionados con Nueva Definición de Default y marcos regulatorios asociados.
• Elaboración de reporting y análisis mediante herramientas de visualización.
• Identificación de oportunidades de automatización y eficiencia en procesos de tratamiento y explotación de datos.

Requisitos

• Formación en Matemáticas, Ingeniería, Estadística, Física o disciplinas cuantitativas similares.
• Experiencia de 3 años a 6 años en entornos relacionados con Riesgos, Datos o Analytics.
• Experiencia en tratamiento y explotación de bases de datos y grandes volúmenes de información.
• Conocimiento de parámetros de riesgo (PD, LGD y CCF).
• Conocimiento de la EBA GL sobre Nueva Definición de Default y marcos regulatorios asociados.
• Conocimiento de normativa BCBS239.
• Experiencia y conocimientos en Python, PySpark y SQL.

Skills:

Data Analysis, English Language, Machine Learning (ML), Object-Oriented Programming (OOP), Optimization Algorithm, Python (Programming Language), Python for Data Analysis, Statistics, Supervision, Transversal, Ways of Working