DAB 2023 - Intern, Integrity Risk Services, Assurance

1394406PER-Lima

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Tus responsabilidades clave:

 

Todo lo que hará es proporcionar actividades de auditoría excepcionales para nuestros clientes. En primer lugar, buscará respuestas para sus colegas y clientes de una amplia gama de entornos, por lo que será un contacto de alto perfil cuando se trate de resolver problemas complejos. A medida que desarrolle su conocimiento y experiencia, se convertirá en un asesor creíble, influyendo en los clientes y los equipos de participación en las resoluciones que afectarán industrias enteras.

 

Para calificar para este puesto, deberás contar con lo siguiente:

 

  • Estudiantes desde 7mo ciclo y Egresados de la carrera de estadística (estadística e informática, estadística y matemática, etc.)
  • Estudiantes desde 7mo ciclo y Egresados de las carreras de Contabilidad, Economía, Ingeniería de la Información, Ingeniería de Sistemas, Informática, Estadística, Ciencias de la Computación, Ingeniería Mecatrónica, Ingeniería electrónica e Ingeniería Industrial.
  • Pertenecer al tercio superior.

 

Conocimientos:

 

De procesos y herramientas de Extracción, Transformación y Carga de datos (ETL).

 

Bases de datos y estructura de datos de principales sistemas de gestión financiera – contable (ERP’s).

 

Data Analytics.

 

Transformación de datos con Lenguaje SQL.

 

Conocimientos generales de Contabilidad.

 

Dominio de Microsoft Excel a nivel avanzado.

 

Dominio de Inglés a nivel avanzado.

 

Competencias:

 

Disposición para el aprendizaje continuo.

 

Multitasking: capacidad de ejecutar varias tareas a la vez.

 

Trabajo con equipos locales e internacionales en inglés.

 

Proactividad.

 

Responsabilidades:

 

Apoyo en la ejecución de tareas relacionadas con la extracción, Transformación y carga de datos (ETL).

 

Validación de data transformada con pruebas de integridad y cruce con reportes contables.

 

Apoyo en la preparación y presentación de resultados.

 

Implementación de modelos de Machine Learning para la identificación de situaciones inusuales en data transaccional.