Educación formal:
Economía, Finanzas, Estadística, Matemáticas, Ingeniería Comercial, Ingeniería en Sistema o carreras afines.

Deseable formación de posgrado o especialización en Analítica de Datos, Ciencia de Datos, Riesgo Financiero, Auditoría, Gobierno de Datos o Modelos Cuantitativos.

Experiencia en revisión, validación o auditoría de modelos analíticos, estadísticos o predictivos (riesgo, crédito, fraude, comportamiento, entre otros).
Participación en evaluaciones de cumplimiento normativo y controles asociados al uso de datos y modelos.


Descripción de puesto:

Asegurar la integridad, transparencia y confiabilidad de los procesos de analítica avanzada y algoritmos de modelos basados en datos, evaluando su diseño, gobernanza y resultados para minimizar riesgos y garantizar alineación con los objetivos del negocio.

Así mismo, garantizar que los modelos internos basados en datos, utilizados para la gestión y toma de decisiones sean robustos, precisos y cumplan con los estándares regulatorios, mediante procesos de validación y documentación transparente.

Responsabilidades:

Supervisar el gobierno de datos y la trazabilidad de los datasets críticos utilizados en modelos analíticos, asegurando el cumplimiento de políticas internas y estándares regulatorios vigentes.

Evaluar y validar la solidez técnica, seguridad y cumplimiento normativo de los modelos internos basados en datos, mediante pruebas independientes, análisis cuantitativos y revisión de controles asociados.

Auditar los procesos de analítica avanzada y el uso de algoritmos, garantizando la integridad, calidad y uso responsable de los datos, así como la adecuada gestión de cambios y versiones de los modelos.

Identificar y evaluar los riesgos inherentes a los modelos analíticos, verificando su alineación con los objetivos del negocio, el apetito de riesgo institucional y los lineamientos de control interno.

Documentar hallazgos, emitir recomendaciones y dar seguimiento a planes de acción, promoviendo la transparencia, la gobernanza de modelos y el fortalecimiento de la cultura digital y la transformación ágil dentro de Auditoría Interna.

Conocimientos
Gobierno de datos, calidad de datos, trazabilidad y linaje de información.
Modelos analíticos, estadísticos y/o de machine learning aplicados al sector financiero.
Gestión de riesgos de modelos (Model Risk Management) y marcos de control interno.
Normativa y mejores prácticas aplicables a modelos internos, datos y seguridad de la información en entidades financieras.
Técnicas de auditoría basadas en datos y uso de herramientas analíticas.
Metodologías ágiles y cultura digital.
Herramientas de análisis de datos y lenguajes como SQL, Python, R o equivalentes.
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