O BBVA é um grupo global de serviços bancários e financeiros que trabalha para modernizar a forma como pessoas e empresas administram seu dinheiro. Suas atividades abrangem banco corporativo e de investimento, fintech e banco digital, atendendo 71,5 milhões de clientes por meio de soluções financeiras baseadas em tecnologia. Com mais de 121 mil funcionários, o BBVA reúne conhecimentos em serviços bancários, consultoria e marketing em um ambiente colaborativo voltado para inovação, transformação digital e excelência profissional.
Analista de Dados de Risco de Crédito – BBVA, Cidade do México Híbrido
Junte-se ao BBVA como analista de dados de risco de crédito, apoiando carteiras de crédito de varejo com Python, PySpark, SAS e SQL. Crie KPIs, valide dados e aplique os princípios da IFRS 9 à análise de risco de crédito.
Descrição
- Analisar e otimizar processos de ponta a ponta em carteiras de crédito de varejo, incluindo cartões, empréstimos ao consumidor, financiamentos de veículos e hipotecas.
- Gerenciar, transformar e integrar dados de plataformas legadas e ferramentas mais recentes por meio de fluxos de trabalho ETL usando Python, PySpark, SAS Guide e SQL.
- Criar e automatizar relatórios de cobrança e desempenho, incluindo indicadores-chave de desempenho.
- Estruturar e analisar bancos de dados para identificar padrões de comportamento dos clientes e avaliar a eficácia das estratégias.
- Executar processos mensais críticos, incluindo atividades do dia zero, testes de qualidade e verificações de consistência dos bancos de dados.
- Aplicar os requisitos da IFRS 9 a provisões, perdas esperadas, exposição no momento do default, risco de crédito e risco operacional.
- Trabalhar com equipes multidisciplinares de Risco, Finanças e Planejamento.
- Preparar apresentações executivas com resultados e ações propostas.
- Lidar com grandes volumes de dados em ambientes de Big Data, cumprindo prazos apertados e lidando com picos operacionais mensais.
- Transformar análises complexas em recomendações claras e acionáveis.
Requisitos
- Análise automatizada de dados usando Python para análise de dados e fundamentos de SQL.
- Experiência com PySpark, SAS Guide e fluxos de trabalho ETL.
- Conhecimento avançado de Excel, incluindo tabelas dinâmicas e macros, além de proficiência no Google Workspace.
- Conhecimento de risco de crédito, cobrança ou requisitos da IFRS 9 relacionados a perdas esperadas, exposição no momento do default e provisões.
- Experiência com ferramentas de inteligência artificial, como ChatGPT e Gemini.
- Inglês intermediário para leitura e compreensão de documentação técnica.
- Conhecimento de modelos de previsão do comportamento de pagamento.
- Experiência com Power BI.
- Certificações SAS Certified Specialist.
- Cursos ou pós-graduação em Ciência de Dados, Machine Learning ou Big Data.
- Graduação ou formação em engenharia nas áreas de Ciências Atuariais, Economia, Matemática, Finanças, Administração de Empresas ou área relacionada; estudantes e recém-formados podem se candidatar.
- De três a cinco anos de experiência analisando dados financeiros, carteiras de crédito, risco ou cobrança.
- Abordagem analítica e estruturada, forte atenção aos detalhes e mentalidade orientada por dados.
- Alta tolerância ao estresse, resiliência e capacidade de autogestão.
- Foco na execução e forte compromisso com a qualidade.
- Liderança baseada em oferecer e receber feedback.
- Habilidade de colaboração ativa.
Benefícios
- Ajustes razoáveis estão disponíveis durante todo o processo seletivo para apoiar a participação plena.
- Um ambiente de trabalho diverso, inclusivo e equitativo.
- Um ambiente de trabalho colaborativo e inclusivo.