EY
Asistente de Riesgo de Crédito
Competencias
hace 2 meses
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Información clave
Ubicación:
Lima Region, Peru
Modalidad:
Presencial
Publicada el:
21 octubre 2026
Qué necesitan
Location: Lima
Other locations: Primary Location Only
Salary: Competitive
Date: Oct 3, 2026
Job description
Requisition ID: 1742166
Acerca de EY
En EY, nos encontramos en búsqueda de profesionales apasionados y visionarios como tú, que estén dispuestos a unirse a nosotros en la construcción de un mundo mejor de negocios. Como parte de una red global de servicios profesionales, te unirías a más de 280,000 profesionales distribuidos en 150 países y 700 oficinas alrededor del mundo. Nuestra práctica local cuenta con más de 2,400 colaboradores en 4 ciudades y atiende a los grupos económicos más grandes del país, lo que nos convierte en los líderes de servicios profesionales del Perú. Nuestro objetivo es desarrollar líderes excepcionales y valorar la diversidad y la inclusión.
¡Únete a EY y juntos construyamos un mejor mundo de negocios!
Requisitos:
- Egresado o Bachiller de las carreras Economía, Estadística, Ingeniería Industrial o afines
- Experiencia en riesgo de crédito o provisiones en el sector banca o seguros
- Conocimiento en análisis de datos, finanzas, derivados, inversiones y/o normas financieras (NIIF 9, NIIF 16).
- Conocimiento en SQL y Python a nivel intermedio
- Deseable conocimiento básico en la nube AWS o Azure
- Excel a nivel intermedio.
- Inglés a nivel intermedio (deseable)
- PowerBi básico (deseable)
Responsabilidades:
- Participación en proyectos relacionados al modelamiento de Riesgos Financieros (mercado y crédito).
- Desarrollo y validación de estrategias de origen y adjudicación de créditos.
- Participación en el cálculo de provisiones para banca según la norma NIIF 9.
- Automatización de procesos y desarrollo de modelos utilizando las herramientas a disposición por la Firma.
- Procesar, depurar y analizar grandes volúmenes de datos utilizando herramientas como Python, SAS y Excel, para respaldar cálculos y pruebas de auditoría sobre modelos de pérdida esperada.
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