*ubicación*:monterrey, nuevo león, mx
*categoría*:administración
*id de requisicion*:115568
*gerente de modelos internos c.n.*
*(monterrey, nuevo leó*n)
en banorte buscamos talento único, fuerte y extraordinario, que impulse la transformación e innovación del país, convirtiéndonos en un gran aliado para crecer fuerte con méxico.
- estamos convencidos que la combinación de solidaridad, innovación, respeto, lealtad y responsabilidad es la fórmula perfecta para ser el mejor equipo del sector financiero.
Objetivo del puesto: determinar indicadores relevantes involucrados en la estimación de riesgo de lavado de dinero y financiamiento al terrorismo al que se encuentra expuesta la institución. Ejecución y análisis de los modelos predictivos de clasificación de clientes por grado de riesgo, tanto para la institución, como para sus filiales.
- cada día te encontrarás ante nuevos e interesantes retos dentro de tu puesto, en los cuales serás responsable de:
- desarrollar y proponer metodologías estadísticas enfocadas en la prevención de lavado de dinero y financiamiento al terrorismo.
- aplicar tus conocimientos y experiência adquirida en el desarrollo, implementación y mejora de los modelos estadísticos utilizados por la institución y sus filiales para determinar el grado de riesgo de los clientes.
- establecer políticas y procedimientos para la correcta gestión de la información.
*requisitos*:
- licenciatura en matemáticas, actuaría, economía (maestría deseable).
- 3 años de experiência en desarrollo de modelos.
- áreas de experiência (desarrollo y ejecución de modelos de riesgo enfocados en la prevención de lavado de dinero y financiamiento al terrorismo)
- conocimientos requeridos, excel avanzado, sas (manejo de macros) y experiência en algún lenguaje de programación adicional (r, sql, python, etc.)
- idiomas inglés (básico).
- disponibilidad para viajar (no requerida)
- disponibilidad para cambio de residencia (no requerida)
en banorte actuamos bajo un principio de igualdad de oportunidades. Por ello no discriminamos por edad, origen étnico, nacionalidad, género, orientación sexual, estado civil, condición social, estado de salud, creencias religiosas, doctrina política o discapacidad.