BBVA هي مجموعة عالمية للخدمات المصرفية والمالية تعمل على تحديث الطريقة التي يدير بها الأفراد والشركات أموالهم. تشمل أنشطتها الخدمات المصرفية للشركات والاستثمار، والتكنولوجيا المالية، والخدمات المصرفية الرقمية، وتخدم 71.5 مليون عميل من خلال حلول مالية تعتمد على التكنولوجيا. ويعمل لدى المجموعة أكثر من 121,000 موظف، تجمعهم خبرات في مجالات المصارف والاستشارات والتسويق ضمن بيئة تعاونية تركز على الابتكار والتحول الرقمي والتميز المهني.
محلل بيانات مخاطر الائتمان – BBVA، مكسيكو سيتي بنظام هجين
انضم إلى BBVA كمحلل بيانات لمخاطر الائتمان لدعم محافظ الإقراض للأفراد باستخدام Python وPySpark وSAS وSQL. أنشئ مؤشرات الأداء الرئيسية، وتحقق من البيانات، وطبّق مبادئ المعيار الدولي للتقارير المالية 9 على تحليل مخاطر الائتمان.
الوصف
- حلّل العمليات الشاملة وحسّنها عبر محافظ الائتمان للأفراد، بما في ذلك البطاقات والقروض الاستهلاكية وقروض السيارات والرهون العقارية.
- أدر البيانات وحوّلها وادمجها من المنصات القديمة والأدوات الأحدث عبر عمليات ETL باستخدام Python وPySpark وSAS Guide وSQL.
- أنشئ تقارير التحصيل والأداء وأتمتتها، بما في ذلك مؤشرات الأداء الرئيسية.
- نظّم قواعد البيانات وحلّلها لتحديد أنماط سلوك العملاء وتقييم فعالية الاستراتيجيات.
- نفّذ العمليات الشهرية الحيوية، بما في ذلك أنشطة اليوم الصفري واختبارات الجودة وفحوصات اتساق قواعد البيانات.
- طبّق متطلبات المعيار الدولي للتقارير المالية 9 على المخصصات والخسائر المتوقعة والتعرّض عند التعثر ومخاطر الائتمان والمخاطر التشغيلية.
- اعمل مع فرق متعددة التخصصات في مجالات المخاطر والمالية والتخطيط.
- أعد عروضًا تقديمية تنفيذية تتناول النتائج والإجراءات المقترحة.
- تعامل مع أحجام كبيرة من البيانات في بيئات البيانات الضخمة مع الالتزام بالمواعيد النهائية الضيقة وفترات ذروة العمليات الشهرية.
- حوّل التحليلات المعقدة إلى توصيات واضحة وقابلة للتنفيذ.
المتطلبات
- تحليل بيانات مؤتمت باستخدام Python لتحليل البيانات وأساسيات SQL.
- خبرة في PySpark وSAS Guide وسير عمل ETL.
- مهارات متقدمة في Excel، بما في ذلك الجداول المحورية ووحدات الماكرو، مع إجادة Google Workspace.
- معرفة بمخاطر الائتمان أو التحصيل أو متطلبات المعيار الدولي للتقارير المالية 9 المتعلقة بالخسائر المتوقعة والتعرّض عند التعثر والمخصصات.
- خبرة في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وGemini.
- مستوى متوسط في اللغة الإنجليزية لقراءة الوثائق التقنية وفهمها.
- معرفة بنماذج التنبؤ بسلوك السداد.
- خبرة في Power BI.
- شهادات أخصائي معتمد في SAS.
- دراسة مقررات أو دراسات عليا في علوم البيانات أو التعلم الآلي أو البيانات الضخمة.
- درجة بكالوريوس أو مؤهل هندسي في العلوم الاكتوارية أو الاقتصاد أو الرياضيات أو المالية أو إدارة الأعمال أو مجال ذي صلة؛ ويمكن للطلاب الحاليين والخريجين التقدم.
- خبرة من ثلاث إلى خمس سنوات في تحليل البيانات المالية أو محافظ الائتمان أو المخاطر أو التحصيل.
- نهج تحليلي ومنظم، واهتمام قوي بالتفاصيل، وعقلية تعتمد على البيانات.
- قدرة عالية على تحمل الضغط والمرونة والإدارة الذاتية.
- نهج يركز على التنفيذ مع التزام قوي بالجودة.
- قيادة تقوم على تقديم الملاحظات وتلقيها.
- مهارات تعاون فعالة.
المزايا
- تتوفر الترتيبات التيسيرية المعقولة طوال عملية الاختيار لدعم المشاركة الكاملة.
- بيئة عمل متنوعة وشاملة ومنصفة.
- بيئة عمل تعاونية وشاملة.