Skip to content
Search jobs inside your AI agent. Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor and Grok
Connect

Mundi

Union Square Ventures — Backed by Union Square Ventures Open 66d reposted 2× · 2 open copies

Credit Risk Specialist

Posted Updated 18 views
Discussion

Summary

The Risk Analyst will manage portfolio analytics and risk reporting, including monthly reviews and dashboard maintenance, while utilizing SQL, Python, and AI tools to support credit and management committees.

Sobre el Rol & Misión

A los 6 meses, serás dueño/a del marco de apetito de riesgo, del monitoreo de cartera (RAF v2, umbrales, triggers y concentración) y del desarrollo del modelo de Capital Económico por riesgo de crédito. Correrás y evolucionarás estas metodologías, presentándolas de forma autónoma ante el Comité de Riesgos y dando soporte cuantitativo estratégico al Management.

Responsabilidades & Key Deliverables

  • Marco de apetito: Asegurar la corrida, calidad y evolución metodológica de los indicadores del RAF v2, estructurando sus queries documentadas en Snowflake.

  • Umbrales y monitoreo: Revisar triggers y límites de cartera; monitorear la concentración y el desempeño de nuevos productos/apuestas, detectando desviaciones (breaches) y escalándolas con evidencia técnica.

  • Capital Económico: Evolucionar el prototipo de VaR de crédito (por simulación) hacia un modelo documentado, validado y defendible ante el Comité de Riesgos y el Board.

  • Reporting compartido: Co-liderar junto al equipo de Riesgo la elaboración del MBR y el Portfolio Review, aportando el análisis cuantitativo de apetito, concentración y capital.

  • Análisis ad-hoc & Comité: Brindar soporte analítico directo al Comité de Riesgos, Crédito y Management, presentando y defendiendo de punta a punta tus temas.

Must-Haves

  • Experiencia en Riesgo cuantitativo: 5 a 8+ años en riesgo de crédito cuantitativo (modelado, apetito, límites, capital o portfolio analytics), habiendo aplicado métricas de PD, LGD, pérdida esperada, cosechas, roll rates y provisiones para la toma de decisiones.

  • Formación y perfil estadístico: Graduado/a en carreras cuantitativas (Actuario, Estadística, Matemática, Economía o Ingeniería) con uso real de inferencia, regresiones, simulación Monte Carlo y backtesting de modelos.

  • SQL avanzado y Python: Manejo fluido de CTEs y window functions en Data Warehouses (Snowflake o similar), y dominio de Python (librerías pandas y statsmodels) para modelado.

  • Ownership ante comités: Haber sido dueño/a directo/a de un modelo, framework o indicador técnico, presentándolo y defendiéndolo con éxito ante un Comité de Riesgos o Management.

  • Integración cotidiana de IA: Uso activo y diario de herramientas de Inteligencia Artificial (Claude, ChatGPT, Copilot o equivalentes) integradas al flujo de trabajo diario.

Skills

Apply

See also