BBVA — это глобальная банковская и финансовая группа, которая помогает модернизировать способы управления деньгами для частных лиц и компаний. Ее деятельность охватывает корпоративно-инвестиционный банкинг, финтех и цифровой банкинг; благодаря финансовым решениям на основе технологий группа обслуживает 71,5 миллиона клиентов. В BBVA работает более 121 000 сотрудников, объединяющих опыт в банковской сфере, консалтинге и маркетинге в атмосфере сотрудничества, ориентированной на инновации, цифровую трансформацию и профессиональное совершенство.
Аналитик данных по кредитным рискам — BBVA, гибридный формат, Мехико
Присоединяйтесь к BBVA в качестве аналитика данных по кредитным рискам и поддерживайте розничные кредитные портфели с помощью Python, PySpark, SAS и SQL. Создавайте KPI, проверяйте данные и применяйте принципы IFRS 9 к анализу кредитных рисков.
Описание
- Анализируйте и оптимизируйте сквозные процессы в розничных кредитных портфелях, включая карты, потребительские кредиты, автокредиты и ипотеку.
- Управляйте данными с устаревших платформ и новых инструментов, преобразуйте и интегрируйте их с помощью ETL-процессов на Python, PySpark, SAS Guide и SQL.
- Создавайте и автоматизируйте отчёты по взысканию и эффективности, включая ключевые показатели эффективности.
- Структурируйте и анализируйте базы данных, чтобы выявлять модели поведения клиентов и оценивать эффективность стратегий.
- Выполняйте критически важные ежемесячные процессы, включая операции нулевого дня, тестирование качества и проверки согласованности баз данных.
- Применяйте требования IFRS 9 к резервам, ожидаемым кредитным убыткам, величине задолженности при дефолте, кредитному и операционному рискам.
- Сотрудничайте с междисциплинарными командами в подразделениях Risk, Finance и Planning.
- Готовьте презентации для руководства с выводами и предлагаемыми действиями.
- Обрабатывайте большие объёмы данных в средах Big Data, соблюдая сжатые сроки и справляясь с ежемесячными пиковыми периодами операционной нагрузки.
- Преобразуйте сложные результаты анализа в понятные рекомендации, ориентированные на действия.
Требования
- Автоматизированный анализ данных с использованием Python для анализа данных и основ SQL.
- Опыт работы с PySpark, SAS Guide и ETL-процессами.
- Продвинутые навыки работы в Excel, включая сводные таблицы и макросы, а также уверенное владение Google Workspace.
- Знание кредитных рисков, взыскания или требований IFRS 9, включая ожидаемые убытки, величину задолженности при дефолте и резервы.
- Опыт использования инструментов искусственного интеллекта, таких как ChatGPT и Gemini.
- Английский язык на среднем уровне для чтения и понимания технической документации.
- Знание моделей прогнозирования платёжного поведения.
- Опыт работы с Power BI.
- Сертификаты SAS Certified Specialist.
- Обучение или последипломное образование в области Data Science, машинного обучения или Big Data.
- Высшее образование или инженерная квалификация в области актуарных наук, экономики, математики, финансов, бизнес-администрирования или смежной области; к участию могут подавать заявки текущие студенты и выпускники.
- От трёх до пяти лет опыта анализа финансовых данных, кредитных портфелей, рисков или взыскания.
- Аналитический и структурированный подход, внимательность к деталям и мышление, основанное на данных.
- Высокая стрессоустойчивость, выносливость и способность к самоорганизации.
- Ориентация на результат и высокая приверженность качеству.
- Лидерские качества, основанные на умении давать и получать обратную связь.
- Навыки активного сотрудничества.
Преимущества
- На протяжении всего процесса отбора доступны разумные адаптации, обеспечивающие полноценное участие.
- Разнообразная, инклюзивная и справедливая рабочая среда.
- Совместная и инклюзивная рабочая среда.