āļ›āļĢāļ°āļāļēāļĻāļ‡āļēāļ™āļ™āļĩāđ‰āļŦāļĄāļ”āļ­āļēāļĒāļļāđāļĨāđ‰āļ§

Your Possibilities Begin at KBank

Customer Centricity | Organization-wide Teamwork | Professionalism | Innovation

KBank has placed our importance on the caring of our employees. We believe a positive work environment, skill development, creation of motivation, good occupational health practices, and attractive welfares can drive employees to perform their duties at their fullest potential. This will, in turn, bring about impressive services rendered to our customers and general public, making KBank performance achieve the goal with sustainable growth.

  • āļœāļđāđ‰āļŠāļģāļ™āļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ”āđ‰āļēāļ™āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļēāļĢāļ—āļļāļˆāļĢāļīāļ•
  • Analyse and formulate fraud prevention/business problems into practical analytics solutions
  • Manage to have all necessary data available timely
  • Design model validation and model maintenance based on Analytics Modeling Process Framework
  • Develop models and fraud prevention/detection solutions by using predictive analytics, statistics, optimization, and machine learning techniques
  • Research on new cutting-edge technology & techniques in Machine Learning, Artificial Intelligence or related technical fields
  • Work closely with business teams and IT solution architecture team to ensure delivering practical analytics solutions on time
  • Deliver clear and actionable recommendations to all stakeholders
  • Minimum 1 year of Analytics Model coding using R / Python / Scala / Java / C# / C++
  • Minimum 1 year implementing or involving ETL tools & Data Preprocessing process
  • Sound Knowledge in Data Science and Analytics models (machine learning, Statistics, Optimization, etc.)
  • Demonstrate a keen interest in working with big data, and fair understanding of Hadoop technology
  • Positive attitude and Team-working mindset
  • Master's Degree in quantitative fields such as Data Science/Analytics, AI, Engineering, Operations Research, Computer Science/Engineering, etc.
āļ—āļąāļāļĐāļ°āļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™
  • Python
āļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™
  • āļ„āļ“āļ°āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ
āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™
  • 1 āļ›āļĩ
āļ—āļąāļāļĐāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄ
  • Java
  • C#
  • C++
  • Risk Management
  • Analytical Thinking
  • Problem Solving
āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™
  • āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰
āļŠāļēāļĒāļ‡āļēāļ™
  • āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™
  • āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ
  • āļ‚āļēāļĒāļ›āļĨāļĩāļ
āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™
  • āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 1
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 2
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 3
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 4
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 5
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 6
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 7
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 8
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 9
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 10
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 11
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 12
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 13
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 14
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 15
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 16
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļŠāļīāļāļĢ 17
keyboard_arrow_right

āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—

āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™:2000-5000 āļ„āļ™
āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—:āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢ
āļ—āļĩāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—:āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž
āđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒ:careers.kasikornbank.com
āļāđˆāļ­āļ•āļąāđ‰āļ‡āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ›āļĩ:1945
āļ„āļ°āđāļ™āļ™:4/5

āļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢāļāļŠāļīāļāļĢāđ„āļ—āļĒ āļāļĨāļļāđˆāļĄāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļœāļđāđ‰āđƒāļŦāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļŠāļąāđ‰āļ™āļ™āļģāļ‚āļ­āļ‡āđ„āļ—āļĒ āđāļĨāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļ–āļēāļšāļąāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļŦāđˆāļ‡āđāļĢāļāļ‚āļ­āļ‡āđ„āļ—āļĒāļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļ­āļąāļ™āļ”āļąāļšāļ§āđˆāļēāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāđāļŦāđˆāļ‡āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļœāļđāđ‰āļ™āļģāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„āđ€āļ­āđ€āļŠāļĩāļĒāđāļ›āļ‹āļīāļŸāļīāļ āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ›āļĩ 2554 āļˆāļēāļāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļ­āļąāļ™āļ”āļąāļšāđ‚āļ”āļĒ Aon Hewitt āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļšāļ™āļīāļ•āļĒāļŠāļēāļĢ Fortune āđāļĨāļ° The RBL Group āļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢāļāļŠāļīāļāļĢāđ„āļ—āļĒāļ–āļđāļāļāđˆāļ­āļ•āļąāđ‰āļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™āđƒāļ™āļ›āļĩ 2488 āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ—āļļ ... āļ­āđˆāļēāļ™āļ•āđˆāļ­

āļĢāđˆāļ§āļĄāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāđ€āļĢāļē: āļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢāļāļŠāļīāļāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāļ„āļąāļāļāļąāļšāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ—āļļāļāļ„āļ™ āđ€āļĢāļēāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļ§āđˆāļēāļāļēāļĢāļĄāļ­āļšāļŠāļ āļēāļžāđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļˆāļ°āļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āđ€āļ•āđ‡āļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ– āļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢāļāļŠāļīāļāļĢāļĄāļĩāļˆāļąāļ”āļ­āļšāļĢāļĄāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āđāļ™āđˆāđƒāļˆāļ§āđˆāļēāđ€āļĢāļēāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļ™āđˆāļēāļ›āļĢāļ°āļ—āļąāļšāđƒāļˆāđƒāļŦāđ‰āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđ€āļĢāļē āļ‹āļķāđˆāļ‡āļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰āļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāļēāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™ āļĢāđˆāļ§āļĄāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™āļāļąāļš ... āļ­āđˆāļēāļ™āļ•āđˆāļ­

āđ€āļ‚āļ•āļ—āļĩāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ—āļĩāđˆāļ—āļģāļ‡āļēāļ™: āļĢāļēāļĐāļŽāļĢāđŒāļšāļđāļĢāļ“āļ°
āļŠāļģāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāļāđˆ: 1 āļ‹āļ­āļĒāļĢāļēāļĐāļŽāļĢāđŒāļšāļđāļĢāļ“āļ° 27/1 āļ–āļ™āļ™āļĢāļēāļĐāļŽāļĢāđŒāļšāļđāļĢāļ“āļ° āđāļ‚āļ§āļ‡āļĢāļēāļĐāļŽāļĢāđŒāļšāļđāļĢāļ“āļ° āđ€āļ‚āļ•āļĢāļēāļĐāļŽāļĢāđŒāļšāļđāļĢāļ“āļ° āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļžāļŊ 10140
Display map

āļŠāļ§āļąāļŠāļ”āļīāļāļēāļĢ

  • āļ—āļģāļ‡āļēāļ™ 5 āļ§āļąāļ™/āļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒ
  • āđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļšāļœāļĨāļ‡āļēāļ™
  • āļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ
  • āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļž
  • āļ„āđˆāļēāļ—āđˆāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĩāđˆāļĒāļ§
  • āļ„āđˆāļēāđ€āļ”āļīāļ™āļ—āļēāļ‡
  • āļĨāļēāļ„āļĨāļ­āļ”
  • āļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļ­āļļāļšāļąāļ•āļīāđ€āļŦāļ•āļļ
  • āļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄ
  • āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļē
  • āļ—āļļāļ™āļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļē
  • āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ™āļ­āļāļŠāļ–āļēāļ™āļ—āļĩāđˆ
āļ—āļĩāđˆ WorkVenture āđ€āļĢāļēāđƒāļŦāđ‰āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢāļāļŠāļīāļāļĢāđ„āļ—āļĒ āđ‚āļ”āļĒāļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡ āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļ āļēāļžāļšāļĢāļĢāļĒāļēāļāļēāļĻāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™ āļĢāļđāļ›āļ–āđˆāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļ—āļĩāļĄāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ›āļˆāļ™āļ–āļķāļ‡āļĢāļĩāļ§āļīāļ§āđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ™āļąāđˆāļ™ āļ‹āļķāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļļāļāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļšāļ™āļŦāļ™āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢāļāļŠāļīāļāļĢāđ„āļ—āļĒ āļĄāļĩāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļāļģāļĨāļąāļ‡āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢāļāļŠāļīāļāļĢāđ„āļ—āļĒ āļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļ„āļĒāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ™āļąāđˆāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡āđ† āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ„āļ™āđƒāļŦāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļĢāļīāļ‡āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļˆāļĢāļīāļāđ‚āļ āļ„āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđāļŸāđ‰āļšāđāļĨāđ‡āļšāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ‚āļāđ‰āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļŸāļđāđ‰āļ”āđāļžāļ™āļ”āđ‰āļē