
BBVA เป็นกลุ่มธนาคารและบริการทางการเงินระดับโลกที่มุ่งยกระดับวิธีการจัดการเงินของผู้คนและธุรกิจให้ทันสมัยยิ่งขึ้น กิจกรรมของกลุ่มครอบคลุมการธนาคารองค์กรและวาณิชธนกิจ เทคโนโลยีทางการเงิน และธนาคารดิจิทัล โดยให้บริการโซลูชันทางการเงินที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีแก่ลูกค้า 71.5 ล้านราย ด้วยพนักงานมากกว่า 121,000 คน BBVA ผสานความเชี่ยวชาญด้านการธนาคาร การให้คำปรึกษา และการตลาดไว้ในสภาพแวดล้อมการทำงานแบบร่วมมือกัน ซึ่งมุ่งเน้นนวัตกรรม การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล และความเป็นเลิศในวิชาชีพ
นักวิเคราะห์ข้อมูลความเสี่ยงด้านสินเชื่อ – BBVA, เม็กซิโกซิตี รูปแบบการทำงานแบบผสมผสาน
ร่วมงานกับ BBVA ในตำแหน่งนักวิเคราะห์ข้อมูลความเสี่ยงด้านสินเชื่อ สนับสนุนพอร์ตสินเชื่อรายย่อยด้วย Python, PySpark, SAS และ SQL สร้าง KPI ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล และประยุกต์ใช้หลักการ IFRS 9 ในการวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านสินเชื่อ
รายละเอียด
- วิเคราะห์และเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการแบบครบวงจรสำหรับพอร์ตสินเชื่อรายย่อย ซึ่งรวมถึงบัตร สินเชื่อผู้บริโภค สินเชื่อรถยนต์ และสินเชื่อที่อยู่อาศัย
- จัดการ แปลง และผสานรวมข้อมูลจากแพลตฟอร์มเดิมและเครื่องมือรุ่นใหม่ผ่านเวิร์กโฟลว์ ETL โดยใช้ Python, PySpark, SAS Guide และ SQL
- สร้างและทำให้รายงานการติดตามหนี้และผลการดำเนินงานเป็นระบบอัตโนมัติ รวมถึงตัวชี้วัดผลการดำเนินงานหลัก
- จัดโครงสร้างและวิเคราะห์ฐานข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้าและประเมินประสิทธิผลของกลยุทธ์
- ดำเนินกระบวนการสำคัญประจำเดือน ซึ่งรวมถึงกิจกรรมวันเริ่มต้น การทดสอบคุณภาพ และการตรวจสอบความสอดคล้องของฐานข้อมูล
- ประยุกต์ใช้ข้อกำหนด IFRS 9 กับการตั้งสำรอง ผลขาดทุนที่คาดว่าจะเกิดขึ้น ยอดคงค้างเมื่อลูกหนี้ผิดนัด ความเสี่ยงด้านสินเชื่อ และความเสี่ยงด้านปฏิบัติการ
- ทำงานร่วมกับทีมสหสาขาวิชาชีพในฝ่ายความเสี่ยง การเงิน และการวางแผน
- จัดเตรียมการนำเสนอสำหรับผู้บริหารเกี่ยวกับข้อค้นพบและแนวทางดำเนินการที่เสนอ
- จัดการข้อมูลปริมาณมากในสภาพแวดล้อม Big Data พร้อมรับมือกับกำหนดเวลาที่กระชั้นชิดและช่วงพีคของการปฏิบัติงานประจำเดือน
- แปลงผลการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนให้เป็นคำแนะนำที่ชัดเจนและนำไปปฏิบัติได้
คุณสมบัติ
- วิเคราะห์ข้อมูลอัตโนมัติด้วย Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและพื้นฐาน SQL
- มีประสบการณ์ด้าน PySpark, SAS Guide และเวิร์กโฟลว์ ETL
- มีทักษะ Excel ระดับสูง รวมถึง Pivot Table และ Macro พร้อมความสามารถในการใช้ Google Workspace
- มีความรู้ด้านความเสี่ยงด้านสินเชื่อ การติดตามหนี้ หรือข้อกำหนด IFRS 9 ที่ครอบคลุมผลขาดทุนที่คาดว่าจะเกิดขึ้น ยอดคงค้างเมื่อลูกหนี้ผิดนัด และการตั้งสำรอง
- มีประสบการณ์ใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ เช่น ChatGPT และ Gemini
- ภาษาอังกฤษระดับกลางสำหรับอ่านและทำความเข้าใจเอกสารทางเทคนิค
- มีความรู้เกี่ยวกับแบบจำลองคาดการณ์พฤติกรรมการชำระเงิน
- มีประสบการณ์ใช้ Power BI
- มีใบรับรอง SAS Certified Specialist
- มีประสบการณ์เรียนหลักสูตรหรือศึกษาต่อระดับบัณฑิตศึกษาในสาขาวิทยาการข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิง หรือ Big Data
- วุฒิปริญญาตรีหรือวุฒิวิศวกรรมศาสตร์ด้านวิทยาการประกันภัย เศรษฐศาสตร์ คณิตศาสตร์ การเงิน บริหารธุรกิจ หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง นักศึกษาปัจจุบันและผู้สำเร็จการศึกษาสามารถสมัครได้
- มีประสบการณ์สามถึงห้าปีในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน พอร์ตสินเชื่อ ความเสี่ยง หรือการติดตามหนี้
- มีแนวทางการทำงานเชิงวิเคราะห์และเป็นระบบ ใส่ใจในรายละเอียด และมีกรอบความคิดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
- ทนต่อแรงกดดันสูง มีความยืดหยุ่น และบริหารจัดการตนเองได้ดี
- มุ่งเน้นการลงมือทำและให้ความสำคัญกับคุณภาพอย่างจริงจัง
- มีภาวะผู้นำบนพื้นฐานของการให้และรับข้อเสนอแนะ
- มีทักษะการทำงานร่วมกันเชิงรุก
สวัสดิการ
- มีการปรับเปลี่ยนที่เหมาะสมตลอดกระบวนการคัดเลือกเพื่อสนับสนุนการมีส่วนร่วมอย่างเต็มที่
- สถานที่ทำงานที่มีความหลากหลาย เปิดกว้าง และเท่าเทียม
- สภาพแวดล้อมการทำงานที่ร่วมมือกันและเปิดกว้าง