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BBVA est un groupe mondial de services bancaires et financiers qui œuvre pour moderniser la manière dont les particuliers et les entreprises gèrent leur argent. Ses activités couvrent la banque d’entreprise et d’investissement, les technologies financières et la banque numérique, au service de 71,5 millions de clients grâce à des solutions financières fondées sur la technologie. Avec plus de 121 000 employés, BBVA réunit des expertises dans les domaines bancaire, du conseil et du marketing au sein d’un environnement collaboratif axé sur l’innovation, la transformation numérique et l’excellence professionnelle.
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Offres de l’entreprise

Analyste de données du risque de crédit – BBVA, Mexico hybride

Rejoignez BBVA en tant qu’analyste de données du risque de crédit pour accompagner des portefeuilles de crédit de détail avec Python, PySpark, SAS et SQL. Concevez des KPI, validez les données et appliquez les principes d’IFRS 9 à l’analyse du risque de crédit.

MXMexiqueHybrideTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisLangue Requise : espagnolAnalyste de données
ETLPySparkPythonSQL

Description

  • Analyser et optimiser les processus de bout en bout des portefeuilles de crédit de détail, notamment les cartes, les prêts à la consommation, les prêts automobiles et les prêts hypothécaires.
  • Gérer, transformer et intégrer les données provenant de plateformes historiques et d’outils plus récents au moyen de flux ETL utilisant Python, PySpark, SAS Guide et SQL.
  • Créer et automatiser des rapports de recouvrement et de performance, y compris les indicateurs clés de performance.
  • Structurer et analyser les bases de données afin d’identifier les comportements des clients et d’évaluer l’efficacité des stratégies.
  • Exécuter les processus mensuels critiques, notamment les activités du jour zéro, les tests de qualité et les contrôles de cohérence des bases de données.
  • Appliquer les exigences d’IFRS 9 aux provisions, aux pertes attendues, à l’exposition en cas de défaut, au risque de crédit et au risque opérationnel.
  • Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires des départements Risques, Finance et Planification.
  • Préparer des présentations destinées aux dirigeants, présentant les résultats et les actions proposées.
  • Gérer d’importants volumes de données dans des environnements Big Data tout en respectant des délais serrés et les pics opérationnels mensuels.
  • Transformer des analyses complexes en recommandations claires et directement applicables.

Exigences

  • Analyse automatisée des données avec Python pour l’analyse de données et les fondamentaux de SQL.
  • Expérience de PySpark, de SAS Guide et des flux de travail ETL.
  • Maîtrise avancée d’Excel, notamment des tableaux croisés dynamiques et des macros, ainsi que de Google Workspace.
  • Connaissance du risque de crédit, du recouvrement ou des exigences d’IFRS 9 concernant les pertes attendues, l’exposition en cas de défaut et les provisions.
  • Expérience des outils d’intelligence artificielle tels que ChatGPT et Gemini.
  • Anglais intermédiaire pour lire et comprendre la documentation technique.
  • Connaissance des modèles de prédiction du comportement de paiement.
  • Expérience de Power BI.
  • Certifications SAS Certified Specialist.
  • Formation ou études supérieures en science des données, machine learning ou Big Data.
  • Diplôme universitaire ou d’ingénieur en sciences actuarielles, économie, mathématiques, finance, administration des entreprises ou domaine connexe ; les étudiants et les jeunes diplômés peuvent postuler.
  • Trois à cinq ans d’expérience dans l’analyse de données financières, de portefeuilles de crédit, du risque ou du recouvrement.
  • Approche analytique et structurée, grande attention aux détails et état d’esprit axé sur les données.
  • Forte résistance au stress, résilience et autonomie.
  • Orientation vers l’exécution et engagement marqué en faveur de la qualité.
  • Leadership fondé sur la capacité à donner et à recevoir des retours.
  • Solides aptitudes à la collaboration active.

Avantages

  • Des aménagements raisonnables sont disponibles tout au long du processus de sélection afin de favoriser une participation pleine et entière.
  • Un lieu de travail diversifié, inclusif et équitable.
  • Un environnement de travail collaboratif et inclusif.

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