BBVA ialah kumpulan perbankan dan perkhidmatan kewangan global yang berusaha memodenkan cara individu dan perniagaan mengurus wang. Aktiviti kumpulan ini merangkumi perbankan korporat dan pelaburan, fintech, serta perbankan digital, dengan menyediakan penyelesaian kewangan berasaskan teknologi kepada 71.5 juta pelanggan. Dengan lebih daripada 121,000 pekerja, BBVA menghimpunkan kepakaran dalam perbankan, perundingan, dan pemasaran dalam persekitaran kolaboratif yang berfokus pada inovasi, transformasi digital, dan kecemerlangan profesional.
Penganalisis Data Risiko Kredit – BBVA, Bandar Raya Mexico Hibrid
Sertai BBVA sebagai penganalisis data risiko kredit untuk menyokong portfolio pinjaman runcit menggunakan Python, PySpark, SAS dan SQL. Bina KPI, sahkan data dan gunakan prinsip IFRS 9 dalam analisis risiko kredit.
Penerangan
- Menganalisis dan mengoptimumkan proses hujung ke hujung merentas portfolio kredit runcit, termasuk kad, pinjaman pengguna, pinjaman kenderaan dan gadai janji.
- Mengurus, mengubah dan mengintegrasikan data daripada platform legasi serta alat baharu melalui aliran kerja ETL menggunakan Python, PySpark, SAS Guide dan SQL.
- Mencipta dan mengautomasikan laporan kutipan serta prestasi, termasuk petunjuk prestasi utama.
- Menstruktur dan menganalisis pangkalan data untuk mengenal pasti corak tingkah laku pelanggan serta menilai keberkesanan strategi.
- Menjalankan proses bulanan yang kritikal, termasuk aktiviti hari sifar, ujian kualiti dan pemeriksaan konsistensi pangkalan data.
- Menggunakan keperluan IFRS 9 bagi peruntukan, kerugian jangkaan, pendedahan ketika gagal bayar, risiko kredit dan risiko operasi.
- Bekerjasama dengan pasukan pelbagai disiplin merentas Risiko, Kewangan dan Perancangan.
- Menyediakan pembentangan eksekutif yang merangkumi penemuan dan tindakan yang dicadangkan.
- Mengendalikan jumlah data yang besar dalam persekitaran Big Data sambil mengurus tarikh akhir yang ketat dan kemuncak operasi bulanan.
- Menukarkan analisis kompleks kepada cadangan yang jelas dan boleh dilaksanakan.
Keperluan
- Analisis data automatik menggunakan Python untuk Analisis Data dan Asas SQL.
- Pengalaman dengan PySpark, SAS Guide dan aliran kerja ETL.
- Kemahiran Excel lanjutan, termasuk jadual pangsi dan makro, serta kecekapan menggunakan Google Workspace.
- Pengetahuan tentang risiko kredit, kutipan atau keperluan IFRS 9 yang meliputi kerugian jangkaan, pendedahan ketika gagal bayar dan peruntukan.
- Pengalaman menggunakan alat kecerdasan buatan seperti ChatGPT dan Gemini.
- Bahasa Inggeris peringkat pertengahan untuk membaca dan memahami dokumentasi teknikal.
- Pengetahuan tentang model ramalan tingkah laku pembayaran.
- Pengalaman menggunakan Power BI.
- Pensijilan SAS Certified Specialist.
- Pengajian atau pengajian pascasiswazah dalam Sains Data, Pembelajaran Mesin atau Big Data.
- Ijazah sarjana muda atau kelayakan kejuruteraan dalam Sains Aktuari, Ekonomi, Matematik, Kewangan, Pentadbiran Perniagaan atau bidang berkaitan; pelajar semasa dan graduan boleh memohon.
- Pengalaman tiga hingga lima tahun menganalisis data kewangan, portfolio kredit, risiko atau kutipan.
- Pendekatan analitis dan berstruktur, perhatian yang tinggi terhadap perincian serta pemikiran berasaskan data.
- Toleransi tekanan yang tinggi, daya tahan dan keupayaan mengurus diri.
- Pendekatan berfokuskan pelaksanaan dengan komitmen yang tinggi terhadap kualiti.
- Kepimpinan yang berasaskan pemberian dan penerimaan maklum balas.
- Kemahiran kerjasama yang aktif.
Faedah
- Pelarasan munasabah tersedia sepanjang proses pemilihan untuk menyokong penyertaan penuh.
- Tempat kerja yang pelbagai, inklusif dan saksama.
- Persekitaran kerja yang kolaboratif dan inklusif.