BBVA odamlar va biznesning mablag‘larni boshqarish usullarini modernizatsiya qilishga intiluvchi global bank va moliyaviy xizmatlar guruhidir. Uning faoliyati korporativ va investitsion bank xizmatlari, fintex hamda raqamli bank xizmatlarini qamrab oladi. BBVA texnologiyaga asoslangan moliyaviy yechimlar orqali 71,5 million mijozga xizmat ko‘rsatadi. 121 000 dan ortiq xodimga ega BBVA bank ishi, konsalting va marketing sohalaridagi tajribani innovatsiya, raqamli transformatsiya va kasbiy mukammallikka yo‘naltirilgan hamkorlik muhitida birlashtiradi.
Kredit xatari maʼlumotlar tahlilchisi – BBVA, Mexiko shahri, gibrid
BBVA jamoasiga kredit xatari maʼlumotlar tahlilchisi sifatida qo‘shilib, Python, PySpark, SAS va SQL yordamida chakana kredit portfellarini qo‘llab-quvvatlang. KPI ko‘rsatkichlarini yarating, maʼlumotlarni tekshiring va kredit xatarini tahlil qilishda IFRS 9 tamoyillarini qo‘llang.
Tavsif
- Kartalar, isteʼmol kreditlari, avtokreditlar va ipotekalarni o‘z ichiga olgan chakana kredit portfellaridagi boshidan oxirigacha bo‘lgan jarayonlarni tahlil qiling va optimallashtiring.
- Python, PySpark, SAS Guide va SQL yordamida ETL ish jarayonlari orqali eski platformalar hamda yangi vositalardan olingan maʼlumotlarni boshqaring, o‘zgartiring va birlashtiring.
- Asosiy samaradorlik ko‘rsatkichlarini ham o‘z ichiga olgan undirish va samaradorlik hisobotlarini yarating hamda avtomatlashtiring.
- Mijozlarning xatti-harakatlaridagi qonuniyatlarni aniqlash va strategiyalar samaradorligini baholash uchun maʼlumotlar bazalarini tuzing va tahlil qiling.
- Nol kunlik faoliyatlar, sifat sinovlari va maʼlumotlar bazasi yaxlitligini tekshirishni o‘z ichiga olgan muhim oylik jarayonlarni bajaring.
- Zaxiralar, kutilayotgan zararlar, defolt holatidagi risk summasi, kredit xatari va operatsion xatar bo‘yicha IFRS 9 talablarini qo‘llang.
- Xatarlar, Moliya va Rejalashtirish yo‘nalishlaridagi ko‘p tarmoqli jamoalar bilan ishlang.
- Topilmalar va taklif etilgan choralarni qamrab olgan rahbariyat taqdimotlarini tayyorlang.
- Qatʼiy muddatlar va oylik operatsion yuklamalar sharoitida Big Data muhitlarida katta hajmdagi maʼlumotlar bilan ishlang.
- Murakkab tahlillarni aniq va amalda qo‘llash mumkin bo‘lgan tavsiyalarga aylantiring.
Talablar
- Python for Data Analysis va SQL Fundamentals yordamida maʼlumotlarni avtomatik tahlil qilish.
- PySpark, SAS Guide va ETL ish jarayonlari bo‘yicha tajriba.
- Pivot jadvallar va makroslarni o‘z ichiga olgan Excel bo‘yicha ilg‘or ko‘nikmalar hamda Google Workspace’dan foydalanish mahorati.
- Kutilayotgan zararlar, defolt holatidagi risk summasi va zaxiralarni qamrab olgan kredit xatari, undirish yoki IFRS 9 talablari bo‘yicha bilim.
- ChatGPT va Gemini kabi sunʼiy intellekt vositalaridan foydalanish tajribasi.
- Texnik hujjatlarni o‘qish va tushunish uchun ingliz tilini o‘rta darajada bilish.
- To‘lov xatti-harakatlarini bashorat qilish modellari bo‘yicha bilim.
- Power BI’dan foydalanish tajribasi.
- SAS Certified Specialist sertifikatlari.
- Maʼlumotlar fani, mashinaviy o‘rganish yoki Big Data bo‘yicha kurslar yoki oliy taʼlimdan keyingi o‘qish.
- Aktuar fanlar, iqtisodiyot, matematika, moliya, biznes boshqaruvi yoki turdosh yo‘nalish bo‘yicha bakalavr darajasi yoki muhandislik malakasi; hozirgi talabalar va bitiruvchilar ariza topshirishi mumkin.
- Moliyaviy maʼlumotlar, kredit portfellari, xatarlar yoki undirishni tahlil qilish sohasida uch yildan besh yilgacha tajriba.
- Analitik va tizimli yondashuv, tafsilotlarga katta eʼtibor hamda maʼlumotlarga asoslangan fikrlash.
- Yuqori stressga chidamlilik, barqarorlik va o‘zini boshqarish.
- Sifatga qatʼiy eʼtibor qaratilgan ijroga yo‘naltirilgan yondashuv.
- Fikr-mulohaza berish va qabul qilishga asoslangan yetakchilik.
- Faol hamkorlik ko‘nikmalari.
Imtiyozlar
- To‘liq ishtirok etishni qo‘llab-quvvatlash uchun tanlov jarayonining barcha bosqichlarida oqilona moslashtirishlar taqdim etiladi.
- Xilma-xillik, inklyuzivlik va tenglikni taʼminlovchi ish joyi.
- Hamkorlikka asoslangan va inklyuziv ish muhiti.