BBVA là một tập đoàn ngân hàng và dịch vụ tài chính toàn cầu, hoạt động nhằm hiện đại hóa cách mọi người và doanh nghiệp quản lý tiền bạc. Các hoạt động của tập đoàn bao gồm ngân hàng doanh nghiệp và đầu tư, công nghệ tài chính và ngân hàng số, cung cấp các giải pháp tài chính ứng dụng công nghệ cho 71,5 triệu khách hàng. Với hơn 121.000 nhân viên, BBVA quy tụ chuyên môn trong lĩnh vực ngân hàng, tư vấn và tiếp thị trong một môi trường hợp tác, tập trung vào đổi mới, chuyển đổi số và sự xuất sắc trong nghề nghiệp.
Chuyên viên phân tích dữ liệu rủi ro tín dụng – BBVA, Thành phố Mexico làm việc kết hợp
Gia nhập BBVA với vai trò chuyên viên phân tích dữ liệu rủi ro tín dụng, hỗ trợ các danh mục cho vay bán lẻ bằng Python, PySpark, SAS và SQL. Xây dựng KPI, xác thực dữ liệu và áp dụng các nguyên tắc IFRS 9 vào phân tích rủi ro tín dụng.
Mô tả
- Phân tích và tối ưu hóa các quy trình đầu cuối trong các danh mục tín dụng bán lẻ, bao gồm thẻ, khoản vay tiêu dùng, khoản vay mua ô tô và khoản vay thế chấp.
- Quản lý, chuyển đổi và tích hợp dữ liệu từ các nền tảng cũ cùng các công cụ mới thông qua quy trình ETL bằng Python, PySpark, SAS Guide và SQL.
- Tạo và tự động hóa các báo cáo thu hồi nợ và hiệu suất, bao gồm các chỉ số hiệu suất chính.
- Cấu trúc và phân tích cơ sở dữ liệu để xác định các mô hình hành vi khách hàng và đánh giá hiệu quả của chiến lược.
- Thực hiện các quy trình quan trọng hằng tháng, bao gồm hoạt động ngày đầu kỳ, kiểm thử chất lượng và kiểm tra tính nhất quán của cơ sở dữ liệu.
- Áp dụng các yêu cầu của IFRS 9 đối với dự phòng, tổn thất dự kiến, mức độ phơi nhiễm tại thời điểm vỡ nợ, rủi ro tín dụng và rủi ro hoạt động.
- Làm việc với các nhóm đa chuyên môn trong lĩnh vực Rủi ro, Tài chính và Hoạch định.
- Chuẩn bị các bài thuyết trình dành cho lãnh đạo, trình bày các phát hiện và hành động đề xuất.
- Xử lý khối lượng dữ liệu lớn trong môi trường Dữ liệu lớn, đồng thời đáp ứng thời hạn gấp và các giai đoạn cao điểm vận hành hằng tháng.
- Chuyển hóa các phân tích phức tạp thành những khuyến nghị rõ ràng và có thể triển khai.
Yêu cầu
- Phân tích dữ liệu tự động bằng Python cho Phân tích dữ liệu và Kiến thức cơ bản về SQL.
- Có kinh nghiệm với PySpark, SAS Guide và quy trình ETL.
- Thành thạo Excel nâng cao, bao gồm bảng tổng hợp và macro, cùng khả năng sử dụng Google Workspace.
- Kiến thức về rủi ro tín dụng, thu hồi nợ hoặc các yêu cầu IFRS 9 liên quan đến tổn thất dự kiến, mức độ phơi nhiễm tại thời điểm vỡ nợ và dự phòng.
- Có kinh nghiệm sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo như ChatGPT và Gemini.
- Tiếng Anh trung cấp để đọc và hiểu tài liệu kỹ thuật.
- Kiến thức về các mô hình dự đoán hành vi thanh toán.
- Có kinh nghiệm sử dụng Power BI.
- Các chứng chỉ SAS Certified Specialist.
- Đã học hoặc đang học sau đại học về Khoa học dữ liệu, Học máy hoặc Dữ liệu lớn.
- Bằng cử nhân hoặc bằng kỹ sư về Khoa học tính toán, Kinh tế, Toán học, Tài chính, Quản trị kinh doanh hoặc lĩnh vực liên quan; sinh viên hiện tại và người đã tốt nghiệp đều có thể ứng tuyển.
- Có từ ba đến năm năm kinh nghiệm phân tích dữ liệu tài chính, danh mục tín dụng, rủi ro hoặc thu hồi nợ.
- Tư duy phân tích và có hệ thống, chú ý cao đến chi tiết và định hướng dựa trên dữ liệu.
- Khả năng chịu áp lực cao, kiên cường và tự quản lý tốt.
- Định hướng thực thi, cam kết mạnh mẽ với chất lượng.
- Năng lực lãnh đạo dựa trên việc trao đổi và tiếp nhận phản hồi.
- Kỹ năng hợp tác chủ động.
Phúc lợi
- Có hỗ trợ điều chỉnh hợp lý trong suốt quá trình tuyển chọn để tạo điều kiện tham gia đầy đủ.
- Môi trường làm việc đa dạng, hòa nhập và công bằng.
- Môi trường làm việc hợp tác và hòa nhập.