Finance Data Analyst
Descripción de la compañía
Compañía multinacional del sector energético, innovadora y con presencia internacional, dedicada a la generación, distribución y comercialización de energía y servicios. La organización está comprometida con la sostenibilidad, la transformación digital, el bienestar de las personas y el progreso de empresas y sociedad.
Misión y ubicación del puesto
La misión del puesto será analizar, tratar y explotar datos financieros y de mercado para apoyar decisiones relacionadas con financiación, liquidez, riesgo de mercado y comunicación con inversores.
Ubicación: modalidad no especificada, con integración en el área de Mercados Financieros y Desarrollo Corporativo / Financiación y Tesorería.
Descripción de responsabilidades
- Integrar y explotar datos financieros y de mercado procedentes de sistemas corporativos como SAP S/4HANA, SAP TRM, BPC o Kyriba, junto con fuentes externas como curvas, tipos, divisas, ratings y mercados.
Desarrollar modelos de analítica avanzada, incluyendo regresiones, series temporales, simulaciones, backtesting y escenarios de estrés.
Construir previsiones financieras relacionadas con liquidez, costes financieros, exposición FX, sensibilidad a curvas y riesgos de mercado.
Diseñar dashboards y reporting ejecutivo en Power BI, orientados a liquidez, deuda, costes, riesgo de mercado y métricas de relación con inversores.
Aplicar IA generativa, copilots y LLMs para acelerar análisis, reporting, QA de datos y elaboración de notas o explicaciones financieras para negocio/comités.
Requisitos esenciales
Grado en Economía, Matemáticas, Ingeniería de Datos o similar.
Valorable doble grado o máster en Matemáticas, Estadística, Data Analytics, Business Analytics o Finanzas.
Nivel C1 de inglés.
1-2 años de experiencia en sector financiero, consultoría o entornos similares.
Conocimientos sólidos de estadística y análisis de datos.
Experiencia con Visual Basic o lenguajes como Python, R o Matlab.
Nivel alto de MS Office, especialmente Excel y PowerPoint.
Conocimiento de SAP S/4HANA, SAP TRM o herramientas de Middle Office.
Capacidad analítica, razonamiento lógico y orientación a la resolución de problemas.
Interés por los mercados financieros y la aplicación de tecnología a la función financiera.
Requisitos deseables
Experiencia en Power BI y diseño de dashboards ejecutivos.
Conocimientos de liquidez, deuda, FX, curvas de tipos, ratings o instrumentos financieros.
Familiaridad con BPC, Kyriba, datalakes corporativos o integración de fuentes de datos externas.
Experiencia en modelos predictivos, simulaciones, backtesting o escenarios de estrés.
Interés por IA generativa, diseño de prompts, copilots, LLMs o agentes inteligentes.
Perfil proactivo, sociable, flexible y creativo.
Buenas habilidades de comunicación, orientación a cliente interno y capacidad para trabajar en equipos diversos.
Por qué unirse a la compañía
Te incorporarás a una compañía internacional en plena transformación digital y energética, donde podrás aplicar analítica avanzada, inteligencia artificial y conocimiento financiero a proyectos de alto impacto. Formarás parte de un entorno colaborativo, diverso e innovador, con oportunidades de aprendizaje, exposición a mercados financieros y participación directa en decisiones estratégicas de financiación, liquidez y riesgo. Es una oportunidad ideal para perfiles jóvenes con ambición, curiosidad tecnológica y ganas de crecer en una organización comprometida con la sostenibilidad.
- Departamento
- Data
- Ubicaciones
- Madrid
- Estado remoto
- Híbrido
- Número de vacantes
- 1
- Experiencia mínima
- 5
- Skills (separadas por coma)
- Data Analytics, Análisis de datos financieros, Mercados financieros, Estadística, Power BI, Python, SAP S/4HANA, SAP TRM, Machine Learning, IA generativa, Modelos predictivos, Tesorería, Riesgo de mercado, Reporting financiero, Excel avanzado.
Acerca de TalentHackers
TalentHackers es la compañía del grupo Catenon especializada en reclutamiento de perfiles tecnológicos y digitales. Nace en el año 2019 con el propósito de transformar la industria a través de la inteligencia del dato y recompensar justamente a quien aporta valor gracias a la tecnología nodal y a su sistema de referencias pagadas.