Senior Software Engineer
Anecdotes
Build end-to-end product capabilities for Anecdotes’ AI-native enterprise GRC platform. Design scalable backend systems and user-facing experiences with modern AI development tools.
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BBVA एक वैश्विक बैंकिंग और वित्तीय सेवा समूह है, जो लोगों और व्यवसायों के धन प्रबंधन के तरीके को आधुनिक बनाने के लिए काम करता है। इसकी गतिविधियों में कॉर्पोरेट और निवेश बैंकिंग, फिनटेक और डिजिटल बैंकिंग शामिल हैं। यह प्रौद्योगिकी-सक्षम वित्तीय समाधानों के माध्यम से 7.15 करोड़ ग्राहकों को सेवाएँ प्रदान करता है। 1,21,000 से अधिक कर्मचारियों के साथ, BBVA बैंकिंग, परामर्श और मार्केटिंग के विशेषज्ञों को एक सहयोगी वातावरण में साथ लाता है, जो नवाचार, डिजिटल रूपांतरण और पेशेवर उत्कृष्टता पर केंद्रित है।
क्रेडिट जोखिम डेटा विश्लेषक – BBVA, मेक्सिको सिटी हाइब्रिड
BBVA में क्रेडिट जोखिम डेटा विश्लेषक के रूप में रिटेल लेंडिंग पोर्टफोलियो का समर्थन करें और Python, PySpark, SAS तथा SQL के साथ काम करें। KPI तैयार करें, डेटा का सत्यापन करें और क्रेडिट जोखिम विश्लेषण में IFRS 9 सिद्धांत लागू करें।
विवरण
- कार्ड, उपभोक्ता ऋण, ऑटो ऋण और मॉर्गेज सहित रिटेल क्रेडिट पोर्टफोलियो की एंड-टू-एंड प्रक्रियाओं का विश्लेषण और अनुकूलन करें।
- Python, PySpark, SAS Guide और SQL का उपयोग करके ETL वर्कफ़्लो के माध्यम से पुराने प्लेटफ़ॉर्म और नए टूल से डेटा प्रबंधित, रूपांतरित और एकीकृत करें।
- कलेक्शन और प्रदर्शन रिपोर्ट, जिनमें प्रमुख प्रदर्शन संकेतक शामिल हैं, तैयार और स्वचालित करें।
- ग्राहक व्यवहार के पैटर्न पहचानने और रणनीति की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए डेटाबेस को संरचित और विश्लेषित करें।
- डे-ज़ीरो गतिविधियों, गुणवत्ता परीक्षण और डेटाबेस की संगति जाँच सहित महत्वपूर्ण मासिक प्रक्रियाएँ संचालित करें।
- प्रावधानों, अपेक्षित हानियों, डिफ़ॉल्ट के समय एक्सपोज़र, क्रेडिट जोखिम और परिचालन जोखिम के लिए IFRS 9 आवश्यकताओं को लागू करें।
- जोखिम, वित्त और योजना से जुड़ी बहुविषयक टीमों के साथ काम करें।
- निष्कर्षों और प्रस्तावित कार्रवाइयों को प्रस्तुत करने वाली कार्यकारी प्रस्तुतियाँ तैयार करें।
- बिग डेटा वातावरण में बड़ी मात्रा में डेटा संभालते हुए कड़ी समय-सीमाओं और मासिक परिचालन व्यस्तताओं का प्रबंधन करें।
- जटिल विश्लेषणों को स्पष्ट और कार्रवाई योग्य सिफारिशों में बदलें।
आवश्यकताएँ
- Python फॉर डेटा एनालिसिस और SQL फ़ंडामेंटल्स का उपयोग करके स्वचालित डेटा विश्लेषण।
- PySpark, SAS Guide और ETL वर्कफ़्लो का अनुभव।
- पिवट टेबल और मैक्रो सहित उन्नत Excel कौशल तथा Google Workspace में दक्षता।
- क्रेडिट जोखिम, कलेक्शन या अपेक्षित हानियों, डिफ़ॉल्ट के समय एक्सपोज़र और प्रावधानों से संबंधित IFRS 9 आवश्यकताओं का ज्ञान।
- ChatGPT और Gemini जैसे आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस टूल का अनुभव।
- तकनीकी दस्तावेज़ पढ़ने और समझने के लिए मध्यम स्तर की अंग्रेज़ी।
- भुगतान व्यवहार पूर्वानुमान मॉडल का ज्ञान।
- Power BI का अनुभव।
- SAS Certified Specialist प्रमाणपत्र।
- डेटा साइंस, मशीन लर्निंग या बिग डेटा में कोर्सवर्क या स्नातकोत्तर अध्ययन।
- एक्चुरियल साइंस, अर्थशास्त्र, गणित, वित्त, बिज़नेस एडमिनिस्ट्रेशन या संबंधित क्षेत्र में स्नातक डिग्री या इंजीनियरिंग योग्यता; वर्तमान छात्र और स्नातक आवेदन कर सकते हैं।
- वित्तीय डेटा, क्रेडिट पोर्टफोलियो, जोखिम या कलेक्शन का विश्लेषण करने का तीन से पाँच वर्ष का अनुभव।
- विश्लेषणात्मक और व्यवस्थित दृष्टिकोण, बारीकियों पर गहरी पकड़ तथा डेटा-आधारित सोच।
- उच्च तनाव सहनशीलता, दृढ़ता और आत्म-प्रबंधन।
- निष्पादन-केंद्रित दृष्टिकोण और गुणवत्ता के प्रति मजबूत प्रतिबद्धता।
- फीडबैक देने और प्राप्त करने पर आधारित नेतृत्व।
- सक्रिय सहयोग कौशल।
लाभ
- चयन प्रक्रिया के दौरान पूर्ण भागीदारी में सहायता के लिए उचित समायोजन उपलब्ध हैं।
- विविधतापूर्ण, समावेशी और समानतापूर्ण कार्यस्थल।
- सहयोगात्मक और समावेशी कार्य वातावरण।
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