Descripción del puesto
¿Tienes visión analítica, dominas la gestión de liquidez y te apasiona trabajar en un entorno financiero de alto cumplimiento normativo? Esta es tu oportunidad.
¿Qué harás?
• Serás el núcleo analítico de nuestra Tesorería en un momento de crecimiento estratégico para el banco. Tu rol es modelar, proyectar y coordinar — no simplemente operar.
• Modelaje estadístico y econométrico aplicado a liquidez: comportamiento de saldos, captaciones y depósitos, estimación de volatilidad y escenarios de estrés.
• Stack técnico: Excel avanzado, Python, R o herramientas similares.
• Perfil académico afín (Economía, Finanzas, Estadística, Ingenieria Industrial, Actuaría o similar; maestría deseable).
• Experiencia en el sector financiero (2–4 años).
• Liderazgo y perfil de primera línea: capacidad de analizar, modelar y coordinar, supervisando la reportería del Analista.
• Dominio de tesorería y liquidez: encaje legal, LCR, fondeo, proyecciones de flujos y alertas tempranas.
• Análisis de FX y exposición cambiaria, con énfasis en el impacto del balance en dólares.
Que buscamos:
• Licenciatura en Economía, Finanzas, Estadística, Ingeniería Industrial, Actuaría o afín
• 2 a 4 años de experiencia en tesorería, liquidez, FX, banca o modelaje financiero
• Conocimiento de normativa financiera guatemalteca: encaje, LCR, resoluciones SIB
• Dominio de Excel Avanzado | Deseable: Power BI, SQL, Python o R
• Conocimiento y uso práctico de herramientas de inteligencia artificial aplicadas a análisis financiero, automatización y productividad
• Capacidad para interpretar datos utilizando herramientas analíticas y modelos predictivos apoyados en IA
• Capacidad analítica, criterio financiero y pensamiento crítico
• Inglés intermedio deseable
Puntos extra si tienes experiencia en:
• Modelaje de comportamiento de depósitos, gestión de posición cambiaria, automatización de reportes regulatorios, ALCO o inversiones en mercado de valores.
• Uso de herramientas para automatizaciones o soluciones de IA aplicadas a finanzas y análisis de datos