Auditor de Data Science

Desde Morgan Philips colaboramos con un importante grupo bancario en la búsqueda de un/a Auditor de Data Science, una posición estratégica orientada a impulsar la digitalización de la función de Auditoría mediante el uso de analítica avanzada, automatización e inteligencia artificial, contribuyendo a una gestión más eficiente, preventiva y basada en datos del riesgo tecnológico y operacional.

Funciones del puesto

• Desarrollar proyectos de analítica avanzada e inteligencia artificial orientados a dar soporte a las distintas Direcciones de Auditoría.
• Diseñar y construir indicadores automáticos que den cobertura a los controles de Auditoría.
• Desarrollar robots de automatización de procesos y tareas, con el objetivo de mejorar la eficiencia operativa y reducir el riesgo operacional.
• Programar soluciones mediante herramientas CAAT (SAS, SQL Developer, DataGrip, entre otras) para la ejecución de pruebas masivas de analítica de datos y réplicas de procesos de cálculo.
• Analizar grandes volúmenes de datos, identificando errores, inconsistencias y riesgos, y aportando conclusiones accionables para el negocio.

Requerimientos mínimos

• Titulación superior en Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Estadística o Ciencia de Datos.
• Conocimientos avanzados de bases de datos transaccionales.
• Dominio de lenguajes de programación, especialmente Python y SQL, aplicados al diseño y ejecución de pruebas informáticas, validaciones, réplicas de procesos y análisis avanzado de datos.
• Experiencia en el uso de repositorios de código (GitLab / GitHub).
• Capacidad para trabajar con grandes volúmenes de datos, extrayendo información relevante y detectando anomalías.
• Nivel avanzado de inglés.

Valorable:

• Experiencia con herramientas de Business Intelligence y visualización de datos.
• Conocimientos en transformación y orquestación de procesos (ETL, Apache Airflow).
• Experiencia en entornos Google Cloud, incluyendo Workbench, Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage y uso general del SDK de Google Gen AI.
• Conocimientos generales de procesos de negocio, controles generales de IT y uso del Terminal Financiero.

• Titulación superior en Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Estadística o Ciencia de Datos.
• Conocimientos avanzados de bases de datos transaccionales.
• Dominio de lenguajes de programación, especialmente Python y SQL, aplicados al diseño y ejecución de pruebas informáticas, validaciones, réplicas de procesos y análisis avanzado de datos.
• Experiencia en el uso de repositorios de código (GitLab / GitHub).
• Capacidad para trabajar con grandes volúmenes de datos, extrayendo información relevante y detectando anomalías.
• Nivel avanzado de inglés., * Experiencia con herramientas de Business Intelligence y visualización de datos.
• Conocimientos en transformación y orquestación de procesos (ETL, Apache Airflow).
• Experiencia en entornos Google Cloud, incluyendo Workbench, Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage y uso general del SDK de Google Gen AI.
• Conocimientos generales de procesos de negocio, controles generales de IT y uso del Terminal Financiero.