BBVA는 사람과 기업이 자금을 관리하는 방식을 현대화하기 위해 노력하는 글로벌 은행 및 금융 서비스 그룹입니다. 기업·투자은행, 핀테크, 디지털 뱅킹 등 다양한 사업을 전개하며, 기술 기반 금융 솔루션을 통해 7,150만 명의 고객에게 서비스를 제공합니다. 12만 1,000명 이상의 직원이 은행, 컨설팅, 마케팅 분야의 전문성을 결집하고 있으며, 혁신과 디지털 전환, 전문적 우수성을 중심으로 협업하는 환경을 조성하고 있습니다.
신용 리스크 데이터 분석가—BBVA, 멕시코시티 하이브리드 근무
BBVA에서 신용 리스크 데이터 분석가로 근무하며 Python, PySpark, SAS, SQL을 활용해 소매 대출 포트폴리오를 지원합니다. KPI를 구축하고 데이터를 검증하며 IFRS 9 원칙을 적용해 신용 리스크를 분석합니다.
설명
- 카드, 소비자 대출, 자동차 대출, 주택담보대출을 포함한 소매 신용 포트폴리오의 엔드투엔드 프로세스를 분석하고 최적화합니다.
- Python, PySpark, SAS Guide, SQL을 사용하는 ETL 워크플로를 통해 레거시 플랫폼과 최신 도구의 데이터를 관리, 변환, 통합합니다.
- 핵심성과지표를 포함한 추심 및 성과 보고서를 작성하고 자동화합니다.
- 데이터베이스를 구조화하고 분석해 고객 행동 패턴을 파악하고 전략의 효과를 평가합니다.
- 데이제로 활동, 품질 테스트, 데이터베이스 일관성 검사 등 중요한 월간 프로세스를 수행합니다.
- 충당금, 예상손실, 부도 시 익스포저, 신용 리스크, 운영 리스크에 IFRS 9 요건을 적용합니다.
- 리스크, 재무, 기획 분야의 다학제 팀과 협업합니다.
- 분석 결과와 제안 조치를 담은 경영진 프레젠테이션을 준비합니다.
- 빅데이터 환경에서 대규모 데이터를 처리하면서 촉박한 기한과 월간 운영 피크에 대응합니다.
- 복잡한 분석을 명확하고 실행 가능한 권고안으로 전환합니다.
지원 자격
- Python for Data Analysis를 활용한 자동화 데이터 분석 및 SQL Fundamentals 역량.
- PySpark, SAS Guide, ETL 워크플로 경험.
- 피벗 테이블과 매크로를 포함한 고급 Excel 활용 능력 및 Google Workspace 숙련도.
- 예상손실, 부도 시 익스포저, 충당금을 포함한 신용 리스크, 추심 또는 IFRS 9 요건에 대한 지식.
- ChatGPT, Gemini와 같은 인공지능 도구 사용 경험.
- 기술 문서를 읽고 이해할 수 있는 중급 영어 능력.
- 지급 행동 예측 모델에 대한 지식.
- Power BI 사용 경험.
- SAS Certified Specialist 자격증.
- 데이터 사이언스, 머신러닝 또는 빅데이터 관련 과정이나 대학원 과정 이수 경험.
- 보험계리학, 경제학, 수학, 금융, 경영학 또는 관련 분야의 학사 학위나 공학 관련 자격. 재학생과 졸업생도 지원할 수 있습니다.
- 금융 데이터, 신용 포트폴리오, 리스크 또는 추심 분석 경력 3~5년.
- 분석적이고 체계적인 업무 방식, 뛰어난 세부사항 주의력, 데이터 기반 사고방식.
- 높은 스트레스 내성, 회복탄력성, 자기관리 능력.
- 실행 중심의 태도와 품질에 대한 강한 책임감.
- 피드백을 주고받는 데 기반한 리더십.
- 적극적인 협업 능력.
복리후생
- 선발 절차 전반에 걸쳐 지원자의 충분한 참여를 돕기 위한 합리적인 편의를 제공합니다.
- 다양성, 포용성, 형평성을 중시하는 근무 환경.
- 협력적이고 포용적인 업무 환경.