Joseph Moon

Actuario con 3 años de experiencia en el análisis de datos, automatización, liderazgo en el desarrollo de software, base de datos, auditoría y gestión de riesgos en diversos sectores financieros. Poseo una sólida formación en estadística, matemáticas aplicadas, modelado financiero, programación, data analytics y machine learning.

Especialista Actuarial

Lisicki Litvin & Asociados

FEB 2022 a la actualidad

• Contribuí al desarrollo del proceso de rendimiento del capital ajustado al riesgo (RAROC) para un banco, utilizando SQL Server (> 500 mm registros) y SSIS. Desempeñé un papel clave en el diseño e implementación del sistema, con un enfoque principal en los módulos de Capital y Costo de Fondeo. Mejoré el rendimiento general del sistema, reduciendo el tiempo de ejecución en un 70% y mejorando la precisión mediante la implementación del proceso de validación de errores.
• Lideré el equipo de 3 personas para el diseño, el desarrollo y la implementación de software enfocado en el ETL y la base de datos para la industria retail utilizando Python, Postgres, Airflow, Docker y Linux como servidor.
• Realicé soporte y mantenimiento del software de ETL implementado en el servidor virtual Linux
• Diseñé e implementé el sistema de reporte automatizado utilizando Python y SQL para medir el riesgo de tasa de interés basado en el indicador Equidad de valor económico (EVE) de una institución financiera
• Realicé consultoría a 5 entidades financieras en relación a los modelos cuantitativos de riesgo, pérdida esperada según NIIF 9 y el desarrollo de soluciones
• Llevé a cabo auditoría a 5 bancos argentinos que incluyó la revisión y validación de modelo de scoring implementado con la metodología de regresión logística, modelos financieros de pruebas de estrés y modelos de capital económico para la gestión de riesgos.
• Mejoré el método del valor presente financiero en SPSS Modeler y desarrollé el método de vida promedio para calcular la probabilidad de default que sirve para estimar la pérdida crediticia esperada de acuerdo con la NIIF 9
• Analicé la fuente de base de datos de préstamos y créditos generada por el Banco Central e identifiqué las 50 principales entidades no financieras en función del monto total de los préstamos otorgados, sus participaciones en el mercado nacional y el riesgo de concentración en los préstamos.
• Desarrollé una calculadora con Visual Basic para aplicaciones y Excel que convierte la tasa de interés con el método de amortización francés a partir de la tasa de interés comercial.

Universidad de Buenos Aires

Maestría en Ciencia de Datos

2023 - actualmente

Universidad de Buenos Aires

Actuario en Economía

2014 - 2021