BBVA yra pasaulinė bankininkystės ir finansinių paslaugų grupė, siekianti modernizuoti tai, kaip žmonės ir įmonės tvarko savo pinigus. Jos veikla apima įmonių ir investicinę bankininkystę, finansines technologijas bei skaitmeninę bankininkystę, o technologijomis pagrįsti finansiniai sprendimai teikiami 71,5 mln. klientų. BBVA, kurioje dirba daugiau nei 121 000 darbuotojų, suburia bankininkystės, konsultavimo ir rinkodaros kompetencijas bendradarbiavimu grįstoje aplinkoje, orientuotoje į inovacijas, skaitmeninę transformaciją ir profesinę kompetenciją.
Kredito rizikos duomenų analitikas – BBVA, Mexico City, hibridinis darbas
Prisijunkite prie BBVA kaip kredito rizikos duomenų analitikas ir naudokite Python, PySpark, SAS bei SQL mažmeninių paskolų portfeliams palaikyti. Kurkite KPI, tikrinkite duomenis ir taikykite IFRS 9 principus kredito rizikos analizei.
Aprašymas
- Analizuokite ir optimizuokite visus mažmeninių kredito portfelių procesus, įskaitant korteles, vartojimo paskolas, automobilių paskolas ir būsto paskolas.
- Valdykite, transformuokite ir integruokite duomenis iš senųjų platformų bei naujesnių įrankių naudodami ETL procesus su Python, PySpark, SAS Guide ir SQL.
- Kurkite ir automatizuokite išieškojimo bei veiklos ataskaitas, įskaitant pagrindinius veiklos rodiklius.
- Struktūruokite ir analizuokite duomenų bazes, kad nustatytumėte klientų elgsenos modelius ir įvertintumėte strategijų veiksmingumą.
- Vykdykite svarbius mėnesinius procesus, įskaitant pirmosios dienos veiklas, kokybės testavimą ir duomenų bazių nuoseklumo patikras.
- Taikykite IFRS 9 reikalavimus atidėjiniams, tikėtiniems nuostoliams, pozicijai įsipareigojimų nevykdymo atveju, kredito rizikai ir operacinei rizikai.
- Dirbkite tarpdisciplininėse rizikos, finansų ir planavimo komandose.
- Renkite vadovybei skirtus pristatymus apie išvadas ir siūlomus veiksmus.
- Valdykite didelius duomenų kiekius didžiųjų duomenų aplinkose, laikydamiesi griežtų terminų ir dirbdami mėnesio veiklos piko metu.
- Paverskite sudėtingas analizes aiškiomis ir pritaikomomis rekomendacijomis.
Reikalavimai
- Automatizuota duomenų analizė naudojant Python duomenų analizei ir SQL pagrindus.
- PySpark, SAS Guide ir ETL procesų naudojimo patirtis.
- Pažangūs Excel įgūdžiai, įskaitant suvestines lenteles ir makrokomandas, taip pat geras Google Workspace išmanymas.
- Kredito rizikos, išieškojimo arba IFRS 9 reikalavimų, apimančių tikėtinus nuostolius, poziciją įsipareigojimų nevykdymo atveju ir atidėjinius, išmanymas.
- Patirtis naudojant dirbtinio intelekto įrankius, tokius kaip ChatGPT ir Gemini.
- Vidutinio lygio anglų kalbos žinios techninei dokumentacijai skaityti ir suprasti.
- Mokėjimų elgsenos prognozavimo modelių išmanymas.
- Patirtis naudojant Power BI.
- SAS Certified Specialist sertifikatai.
- Duomenų mokslo, mašininio mokymosi arba didžiųjų duomenų kursai ar antrosios pakopos studijos.
- Bakalauro laipsnis arba inžinerinė kvalifikacija aktuariniuose moksluose, ekonomikoje, matematikoje, finansuose, verslo administravime ar susijusioje srityje; kandidatuoti gali ir esami studentai bei absolventai.
- Trejų–penkerių metų patirtis analizuojant finansinius duomenis, kredito portfelius, riziką ar išieškojimą.
- Analitinis ir struktūruotas požiūris, didelis dėmesys detalėms bei duomenimis grindžiamas mąstymas.
- Aukštas atsparumas stresui, ištvermė ir gebėjimas valdyti save.
- Orientacija į įgyvendinimą ir tvirtas įsipareigojimas kokybei.
- Lyderystė, grindžiama gebėjimu teikti ir priimti grįžtamąjį ryšį.
- Aktyvūs bendradarbiavimo įgūdžiai.
Privalumai
- Viso atrankos proceso metu galimos pagrįstos pritaikymo priemonės, padedančios visapusiškai dalyvauti.
- Įvairi, įtrauki ir lygiavertė darbo vieta.
- Bendradarbiavimu ir įtrauktimi grįsta darbo aplinka.