BBVA是一家全球性的银行与金融服务集团，致力于推动人们和企业管理资金方式的现代化。其业务涵盖公司与投资银行、金融科技和数字银行，通过技术驱动的金融解决方案为7150万客户提供服务。BBVA拥有超过12.1万名员工，汇聚银行、咨询和营销领域的专业能力，营造以创新、数字化转型和职业卓越为核心的协作环境。
信用风险数据分析师——BBVA，墨西哥城混合办公
加入 BBVA，担任信用风险数据分析师，使用 Python、PySpark、SAS 和 SQL 支持零售贷款组合。构建关键绩效指标、验证数据，并运用 IFRS 9 原则开展信用风险分析。
描述
- 分析并优化零售信贷组合的端到端流程，包括信用卡、消费贷款、汽车贷款和抵押贷款。
- 通过使用 Python、PySpark、SAS Guide 和 SQL 的 ETL 工作流，管理、转换并整合来自传统平台和新工具的数据。
- 创建并自动化催收和绩效报告，包括关键绩效指标。
- 构建并分析数据库，以识别客户行为模式并评估策略成效。
- 执行关键的月度流程，包括日零活动、质量测试和数据库一致性检查。
- 将 IFRS 9 要求应用于拨备、预期损失、违约时风险暴露、信用风险和操作风险。
- 与风险、财务和规划领域的跨学科团队合作。
- 准备涵盖分析结果和拟议行动的管理层演示文稿。
- 在大数据环境中处理大量数据，同时应对紧迫期限和月度运营高峰。
- 将复杂分析转化为清晰、可执行的建议。
任职要求
- 使用 Python 进行数据分析并掌握 SQL 基础，能够开展自动化数据分析。
- 具备 PySpark、SAS Guide 和 ETL 工作流经验。
- 熟练使用 Excel，包括数据透视表和宏，并熟悉 Google Workspace。
- 了解信用风险、催收或 IFRS 9 要求，包括预期损失、违约时风险暴露和拨备。
- 具备使用 ChatGPT、Gemini 等人工智能工具的经验。
- 具备中级英语水平，能够阅读和理解技术文档。
- 了解支付行为预测模型。
- 具备 Power BI 使用经验。
- 持有 SAS Certified Specialist 认证。
- 修读过或正在攻读数据科学、机器学习或大数据相关课程或研究生项目。
- 拥有精算学、经济学、数学、金融、工商管理或相关领域的学士学位或工程类学历；在读学生和应届毕业生也可申请。
- 具备三至五年金融数据、信贷组合、风险或催收分析经验。
- 具备分析性和结构化的工作方式，注重细节，并拥有数据驱动思维。
- 具备较强的抗压能力、韧性和自我管理能力。
- 以执行为导向，坚定重视工作质量。
- 具备通过给予和接受反馈来体现的领导力。
- 具备积极协作的能力。
福利待遇
- 整个招聘流程均可提供合理便利，以支持候选人充分参与。
- 多元、包容且公平的工作场所。
- 协作且包容的工作环境。