BBVA
BBVA
BBVA er en global bank- og finanskonsern som arbeider for å modernisere hvordan mennesker og bedrifter håndterer penger. Virksomheten omfatter bedrifts- og investeringsbankvirksomhet, fintech og digital bankvirksomhet, og betjener 71,5 millioner kunder gjennom teknologibaserte finansielle løsninger. Med mer enn 121 000 ansatte samler BBVA ekspertise innen bankvirksomhet, rådgivning og markedsføring i et samarbeidsorientert miljø med fokus på innovasjon, digital transformasjon og faglig fremragende arbeid.

Dataanalytiker innen kredittrisiko – BBVA, hybrid i Mexico City

Bli dataanalytiker innen kredittrisiko hos BBVA, og støtt utlånsporteføljer for privatkunder med Python, PySpark, SAS og SQL. Utvikle nøkkeltall, valider data og anvend IFRS 9-prinsipper i kreditt­risikoanalysen.

Beskrivelse

  • Analyser og optimaliser ende-til-ende-prosesser på tvers av kredittporteføljer for privatkunder, inkludert kort, forbrukslån, billån og boliglån.
  • Administrer, transformer og integrer data fra eldre plattformer og nyere verktøy gjennom ETL-arbeidsflyter ved hjelp av Python, PySpark, SAS Guide og SQL.
  • Opprett og automatiser inkasso- og resultatrapporter, inkludert nøkkeltall.
  • Strukturer og analyser databaser for å identifisere mønstre i kundeatferd og vurdere hvor effektive strategiene er.
  • Kjør kritiske månedlige prosesser, inkludert dag-null-aktiviteter, kvalitetstesting og kontroller av databasens konsistens.
  • Anvend IFRS 9-krav på avsetninger, forventede kredittap, eksponering ved mislighold, kredittrisiko og operasjonell risiko.
  • Samarbeid med tverrfaglige team innen risiko, finans og planlegging.
  • Forbered presentasjoner for ledelsen med funn og foreslåtte tiltak.
  • Håndter store datamengder i Big Data-miljøer samtidig som du overholder korte tidsfrister og månedlige arbeidstopper.
  • Gjør komplekse analyser om til tydelige, handlingsrettede anbefalinger.

Krav

  • Automatisert dataanalyse med Python for dataanalyse og grunnleggende SQL.
  • Erfaring med PySpark, SAS Guide og ETL-arbeidsflyter.
  • Avanserte Excel-ferdigheter, inkludert pivottabeller og makroer, samt gode kunnskaper i Google Workspace.
  • Kunnskap om kredittrisiko, inkasso eller IFRS 9-krav som omfatter forventede kredittap, eksponering ved mislighold og avsetninger.
  • Erfaring med kunstig intelligens-verktøy som ChatGPT og Gemini.
  • Engelsk på mellomnivå for lesing og forståelse av teknisk dokumentasjon.
  • Kunnskap om modeller for å forutsi betalingsatferd.
  • Erfaring med Power BI.
  • SAS Certified Specialist-sertifiseringer.
  • Studier eller videreutdanning innen datavitenskap, maskinlæring eller Big Data.
  • Bachelorgrad eller ingeniørutdanning innen aktuarmatematikk, økonomi, matematikk, finans, bedriftsøkonomi eller et beslektet fagområde; studenter og nyutdannede kan søke.
  • Tre til fem års erfaring med analyse av finansielle data, kredittporteføljer, risiko eller inkasso.
  • Analytisk og strukturert arbeidsmåte, stor oppmerksomhet på detaljer og en datadrevet tankegang.
  • Høy stresstoleranse, robusthet og evne til selvledelse.
  • Gjennomføringsorientert arbeidsmåte med et sterkt kvalitetsfokus.
  • Lederskap basert på å gi og motta tilbakemeldinger.
  • Gode samarbeidsevner.

Fordeler

  • Rimelig tilrettelegging er tilgjengelig gjennom hele utvelgelsesprosessen for å støtte full deltakelse.
  • En mangfoldig, inkluderende og likeverdig arbeidsplass.
  • Et samarbeidsorientert og inkluderende arbeidsmiljø.

Relaterte jobber

New York University Tisch School of the Arts

Administrativ assistent II, studentenes helsesenter

New York University Tisch School of the Arts
501 – 1 000 Ansatte
KunstMedierUtdanning

Gir administrativ støtte til ledelsen og etterlevelsesgruppene ved NYUs helsesenter for studenter, og håndterer kontordrift, korrespondanse, dokumentasjon, budsjetter og henvendelser. Koordinerer arbeidsoppgaver og samarbeider med studenter, pasienter, leverandører, familier og universitetskolleger for å følge opp forespørsler og løse problemer.

Åpne