āļāļĢāļ°āļāļēāļĻāļāļēāļāļāļĩāđāļŦāļĄāļāļāļēāļĒāļļāđāļĨāđāļ§
Operational Risk and Fraud Data Analytics Specialist
āļāļĩāđāļāļāļēāļāļēāļĢāļāļŠāļīāļāļĢāđāļāļĒYour 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.
- āļāļđāđāļāļģāļāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļēāđāļāļāļāļģāļĨāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļāļļāļāļĢāļīāļ
- 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.
āļāļąāļāļĐāļ°āļāļĩāđāļāļģāđāļāđāļ
- Python
āļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļāļĩāđāļāļģāđāļāđāļ
- āļāļāļ°āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ
āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāļĩāđāļāļģāđāļāđāļ
- 1 āļāļĩ
āļāļąāļāļĐāļ°āđāļāļīāđāļĄāđāļāļīāļĄ
- Java
- C#
- C++
- Risk Management
- Analytical Thinking
- Problem Solving
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
āļŠāļēāļĒāļāļēāļ
- āļāļēāļĢāđāļāļīāļ
- āļāļąāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ
- āļāļēāļĒāļāļĨāļĩāļ
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ
- āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ
āļāļāļēāļāļēāļĢāļāļŠāļīāļāļĢāđāļāļĒ āļāļĨāļļāđāļĄāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļđāđāđāļŦāđāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļąāđāļāļāļģāļāļāļāđāļāļĒ āđāļĨāļ°āđāļāđāļāļŠāļāļēāļāļąāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļŦāđāļāđāļĢāļāļāļāļāđāļāļĒāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļąāļāļāļąāļāļ§āđāļēāđāļāđāļāļāļāļāđāļāļĢāđāļŦāđāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāļāļđāđāļāļģāļĢāļ°āļāļąāļāļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļāđāļāđāļāļĩāļĒāđāļāļāļīāļāļīāļ āļāļĢāļ°āļāļģāļāļĩ 2554 āļāļēāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļąāļāļāļąāļāđāļāļĒ Aon Hewitt āļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļāļāļīāļāļĒāļŠāļēāļĢ Fortune āđāļĨāļ° The RBL Group āļāļāļēāļāļēāļĢāļāļŠāļīāļāļĢāđāļāļĒāļāļđāļāļāđāļāļāļąāđāļāļāļķāđāļāđāļāļāļĩ 2488 āļāđāļ§āļĒāļāļļ ... āļāđāļēāļāļāđāļ
āļĢāđāļ§āļĄāļāļēāļāļāļąāļāđāļĢāļē: āļāļāļēāļāļēāļĢāļāļŠāļīāļāļĢāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāļāļąāļāļāļąāļāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļļāļāļāļ āđāļĢāļēāđāļāļ·āđāļāļ§āđāļēāļāļēāļĢāļĄāļāļāļŠāļ āļēāļāđāļ§āļāļĨāđāļāļĄāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļāļĩāđāļāļĩāļāļ°āļāļģāđāļŦāđāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļģāļāļēāļāđāļāđāđāļāđāļĄāļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ āļāļāļēāļāļēāļĢāļāļŠāļīāļāļĢāļĄāļĩāļāļąāļāļāļāļĢāļĄāļāļąāļāļāļēāļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļĒāđāļēāļāļāđāļāđāļāļ·āđāļāļāđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāđāļāđāđāļāļ§āđāļēāđāļĢāļēāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāļĩāđāļāđāļēāļāļĢāļ°āļāļąāļāđāļāđāļŦāđāļĨāļđāļāļāđāļēāđāļĢāļē āļāļķāđāļāļāļąāļāļāļąāļĒāđāļŦāļĨāđāļēāļāļĩāđāļāļģāđāļŦāđāđāļĢāļēāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļīāļāđāļāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĒāļąāđāļāļĒāļ·āļ āļĢāđāļ§āļĄāļŠāļĄāļąāļāļĢāļāļēāļāļāļąāļ ... āļāđāļēāļāļāđāļ
āļŠāļ§āļąāļŠāļāļīāļāļēāļĢ
- āļāļģāļāļēāļ 5 āļ§āļąāļ/āļŠāļąāļāļāļēāļŦāđ
- āđāļāļāļąāļŠāļāļķāđāļāļāļĒāļđāđāļāļąāļāļāļĨāļāļēāļ
- āļāļĢāļ°āļāļąāļāļŠāļąāļāļāļĄ
- āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāđāļāļ·āđāļāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļāļĄāļ·āļāļāļēāļāļĩāļ
- āļāđāļēāļāđāļāļāđāļāļĩāđāļĒāļ§
- āļāđāļēāđāļāļīāļāļāļēāļ
- āļĨāļēāļāļĨāļāļ
- āļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļļāļāļąāļāļīāđāļŦāļāļļ
- āļāļķāļāļāļāļĢāļĄ
- āđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļē
- āļāļļāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļē
- āļāļģāļāļēāļāļāļāļāļŠāļāļēāļāļāļĩāđ