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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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