Acerca de:
Desarrollar análisis para la gestión integral del Riesgo Operacional conforme a la normatividad vigente y estándares ISO 31000, mediante la extracción, procesamiento, integración y análisis avanzado de bases de datos, la automatización de flujos de trabajo, el desarrollo de dashboards e indicadores y la exploración e implementación progresiva de modelos de Inteligencia Artificial y Machine Learning para la identificación temprana de patrones de riesgo.
Responsabilidades:
• Extraer, limpiar, transformar y consolidar grandes volúmenes de datos operativos, transaccionales y contables desde múltiples fuentes del Banco utilizando SQL, Python o R.
• Asegurar la calidad, integridad y consistencia de las bases históricas de eventos de pérdida y bases de datos operativas.
• Construir scripts y consultas automatizadas de la base de datos y la generación de reportes recurrentes.
• Explorar e implementar pruebas piloto utilizando algoritmos de analítica avanzada o técnicas de Inteligencia Artificial (por ejemplo, detección de anomalías,
clasificación automática de incidentes o modelos predictivos) para fortalecer la prevención del riesgo operacional.
• Programar y actualizar las fórmulas de cálculo para los Indicadores Fundamental de Riesgo (KRIs) y alertas preventivas.
• Diseñar, construir y mantener tableros de control (Dashboards) en herramientas como Power BI, Tableau o librerías especializadas en Python o R.
• Estructurar y alimentar la base histórica requerida para los modelos cuantitativos de riesgo operacional y apoyar en los cálculos para el desarrollo de metodologías.
Requisitos:
• SQL intermedio o avanzado para consultas complejas, uniones, agregaciones y optimización de consultas.
• Python o R intermedio para manipulación, limpieza y análisis de datos mediante pandas, numpy, openpyxl, dplyr o tidyverse.
• Nociones o interés en Aprendizaje Automático (Machine Learning), análisis predictivo o uso de APIs de Inteligencia Artificial para procesamiento de texto y
📌 Analista de datos (Ciudad de México)
🏢 COPPEL
📍 Ciudad de México
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