Wir suchen einen motivierten Mitarbeiter (m/w/d) mit fundierter Erfahrung für die Organisationseinheit Risk Management für den Bereich Kredite. Der Mitarbeiter (m/w/d) wird die Schnittstelle zwischen Kredit Risk Management und der Organisationseinheit Digital Transformation & Data Analytics sein, die sich mit künstlicher Intelligenz und Data Hub befassen.
Hauptaufgaben
- Datenextraktion, Datenauswertung und Datenanalyse
- Erstellung von Reports
- Projektmanagement im Bereich Kreditrisiko wie z.B. Rating- und LGD-Modelle in Zusammenarbeit mit anderen Organisationseinheiten der Bank
- Unterstützung der Kollegen der Organisationseinheit Risk Management bei der Durchführung von Kontrollen der zweiten Ebene
Anforderungen
- Studienabschluss in Wirtschaftswissenschaften, Data Analytics for Economics and Management, Mathematik, Statistik oder Software-Engineering
- Ausgezeichnete Computerkenntnisse (Python, SQL und Power BI) und MS-Office-Paket
- Gute analytische und datenverarbeitende Fähigkeiten
- Teamfähigkeit und Problemlösungskompetenz
- Mehrjährige Erfahrung in einer Bank ist von Vorteil
- Ausgeprägte Eigeninitiative, Verantwortungsbereitschaft und Zielorientierung
Was wir bieten
- Interessante betriebliche Zusatzleistungen
- Zahlreiche Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten
- Individuelle Entwicklungsmöglichkeiten
- Variables Prämiensystem
- Möglichkeit in „Smart Working“ zu arbeiten, gemäß den in der Betriebsvereinbarung festgelegten Bedingungen
- Gleitzeit
Senden Sie jetzt Ihre Bewerbung und werden sie Teil unseres dynamischen und motivierten Teams.
Wir freuen uns auf Sie!
Unternehmensbeschreibung
Ein Job in einer der führenden Banken Südtirols? Lass dich überraschen, wie abwechslungsreich und dynamisch der sein kann! Die Tätigkeiten in der Südtiroler Volksbank sind interessant und vor allem vielfältig. Dazu kommen die hervorragenden Weiterbildungsmaßnahmen und die vielseitigen Entwicklungsmöglichkeiten in der Volksbank. Ein attraktiver Arbeitgeber, der sich von Südtirol bis Venedig auf acht Provinzen mit über 160 Filialen verteilt.