BBVA — це глобальна банківська та фінансова група, яка допомагає модернізувати способи управління грошима для приватних осіб і компаній. Її діяльність охоплює корпоративно-інвестиційний банкінг, фінтех і цифровий банкінг; завдяки фінансовим рішенням на основі технологій група обслуговує 71,5 мільйона клієнтів. У BBVA працює понад 121 000 співробітників, які поєднують досвід у банківській сфері, консалтингу та маркетингу в атмосфері співпраці, орієнтованій на інновації, цифрову трансформацію та професійну досконалість.
Аналітик даних кредитного ризику — BBVA, гібридний формат, Мехіко
Приєднуйтеся до BBVA як аналітик даних кредитного ризику та підтримуйте портфелі роздрібного кредитування за допомогою Python, PySpark, SAS і SQL. Створюйте KPI, перевіряйте дані та застосовуйте принципи IFRS 9 до аналізу кредитного ризику.
Опис
- Аналізуйте й оптимізуйте наскрізні процеси в портфелях роздрібного кредитування, зокрема для карток, споживчих кредитів, автокредитів та іпотеки.
- Керуйте даними зі застарілих платформ і нових інструментів, перетворюйте та інтегруйте їх за допомогою ETL-процесів із використанням Python, PySpark, SAS Guide і SQL.
- Створюйте й автоматизуйте звіти зі стягнення та ефективності, зокрема ключові показники ефективності.
- Структуруйте й аналізуйте бази даних, щоб виявляти моделі поведінки клієнтів і оцінювати ефективність стратегій.
- Виконуйте критично важливі щомісячні процеси, зокрема операції нульового дня, тестування якості та перевірки узгодженості баз даних.
- Застосовуйте вимоги IFRS 9 до резервів, очікуваних кредитних збитків, експозиції при дефолті, кредитного та операційного ризиків.
- Працюйте з міждисциплінарними командами Risk, Finance і Planning.
- Готуйте презентації для керівництва з висновками та запропонованими діями.
- Обробляйте великі обсяги даних у середовищах Big Data, дотримуючись стислих строків і працюючи в умовах щомісячних пікових операційних навантажень.
- Перетворюйте складні результати аналізу на зрозумілі рекомендації, орієнтовані на дії.
Вимоги
- Автоматизований аналіз даних із використанням Python для аналізу даних та основ SQL.
- Досвід роботи з PySpark, SAS Guide та ETL-процесами.
- Просунуті навички роботи в Excel, зокрема зі зведеними таблицями та макросами, а також упевнене володіння Google Workspace.
- Знання кредитного ризику, стягнення або вимог IFRS 9, що охоплюють очікувані збитки, експозицію при дефолті та резерви.
- Досвід використання інструментів штучного інтелекту, таких як ChatGPT і Gemini.
- Англійська мова на середньому рівні для читання та розуміння технічної документації.
- Знання моделей прогнозування платіжної поведінки.
- Досвід роботи з Power BI.
- Сертифікати SAS Certified Specialist.
- Навчання або післядипломна освіта в галузі Data Science, машинного навчання чи Big Data.
- Вища освіта або інженерна кваліфікація в галузі актуарних наук, економіки, математики, фінансів, бізнес-адміністрування чи суміжній галузі; подавати заявки можуть поточні студенти та випускники.
- Від трьох до п’яти років досвіду аналізу фінансових даних, кредитних портфелів, ризиків або стягнення.
- Аналітичний і структурований підхід, уважність до деталей та орієнтоване на дані мислення.
- Висока стресостійкість, витривалість і навички самоменеджменту.
- Орієнтація на виконання завдань і сильна відданість якості.
- Лідерські якості, засновані на вмінні надавати й отримувати зворотний зв’язок.
- Навички активної співпраці.
Переваги
- Упродовж усього процесу відбору доступні розумні адаптації для забезпечення повноцінної участі.
- Різноманітне, інклюзивне та справедливе робоче середовище.
- Спільне та інклюзивне робоче середовище.