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āļāļąāļāļĐāļ°:
Budgeting, Procurement, Excel
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŋ45,000 - āļŋ60,000, āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Support the annual and quarterly budgeting process by collecting and consolidating data from multiple teams.
- Monitor and analyze monthly spending to ensure the division stays within budget and follows company policies.
- Prepare and reconcile accrual budgets and ensure accuracy between planned vs. actual expenses.
- Review and control PR/PO issuance to support responsible spending.
- Improve and manage procurement workflows, office supply control, and standardized operating processes.
- Maintain accurate inventories of assets, software licenses, and equipment used in the division.
- Coordinate with internal and external stakeholders on budgeting, reporting, and operational matters.
- Ensure new hires receive complete and timely office equipment and tools.
- Use advanced Excel, Power Query, and data analytics tools to automate reports and provide financial insights..
- Bachelor s degree in Accounting, Business Administration, Finance, Economics, or related field.
- At least 3 years of experience in accounting, budgeting, financial operations, or related roles..
- Strong knowledge of accounting principles, expense control, and basic procurement processes.
- Solid understanding of loan or leasing businesses is a plus.
- Advanced Excel (PivotTable, Power Query, XLOOKUP, automation).
- Experience with data analysis tools.
- Strong analytical and problem-solving abilities with great attention to detail.
- Good interpersonal skills, service-minded, adaptable, and proactive.
āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđ:
2 āļāļĩāļāļķāđāļāđāļ
āļāļąāļāļĐāļ°:
Business Statistics / Analysis, English
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŋ27,100 - āļŋ35,000, āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- To communicate and coordinate with all channels of sales team to re-confirm output and training..
- To activate/implement special project; to monitor operation and define the key success factor..
- Planning and monitoring all sales operation in TT channel of sales system smoothly..
- Work closely with the team to understand their data needs and provide actionable insights..
- Initiate, design big picture by canvas tools to support team..
- Job Qualification.
- Bachelor's Degree in Business Administration, Computer Science or related fields..
- Have at least 1-3 years' experience of Support sales team and design BI dashboard..
- Strong in BI Dashboard and Data Analysis and can design visualize presentation..
- Able to clearly communication with internal and external, easy-to-understand and actionable way..
- Able manage multiple projects simultaneously with attention to detail..
- Works well with cross-functional teams, stays flexible and solution-oriented in dynamic environments..
- Stays positive and solutions-focused under pressure..
- Fluency in spoken & written English..
āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđ:
āđāļĄāđāļāļģāđāļāđāļāļāđāļāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāļģāļāļēāļ
āļāļąāļāļĐāļ°:
Python, SQL, Database Administration, English, Thai
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŋ35,000 - āļŋ45,000, āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Guide and train new customers to confidently use our system.
- Monitor customer activity, troubleshoot basic issues, and coordinate with internal teams.
- Analyze and manage customer data to ensure readiness for real-time use.
- Work closely with logistics, operations, and tech teams to deliver a seamless onboarding experience.
- Travel and visit customer sites.
- Experience in Customer Support or Data Analysis is a plus new graduates are welcome to apply.
- Proficiency in Excel and SQL; Python skills are a plus.
- Excellent communication skills in both Thai and English.
- Adaptable, quick to learn, and able to work under pressure.
- Educational background in IT, Computer Science, or related fields is preferred.
- Allows you to apply your skills in data, technology, and customer service.
- Supports your personal and professional development.
āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđ:
7 āļāļĩāļāļķāđāļāđāļ
āļāļąāļāļĐāļ°:
Financial Modeling, Cash Flow Management, English
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŋ45,000 - āļŋ85,000, āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļģāļāļąāļāļāļđāđāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļāļ·āđāļāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāđāļāļīāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđ.
- āļāļąāļāļāļģ āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļĨāļāļāļāđāļāļ āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļĄāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļĄāļīāļāļīāļāđāļēāļ āđ āđāļŦāđāļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļąāļāđāļāļāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļĻāļķāļāļĐāļēāđāļĨāļ°āļāļīāļāļāļēāļĄāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļāđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļ āļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļĨāļ°āļāļĨāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āļāļąāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāđāļēāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻ āđāļāļ·āđāļ āļāļģāļĄāļē āļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāđāļāļāļēāļŠāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļĩāđāļāļēāļāļ°āđāļāļīāļāļāļķāđāļ.
- āļ§āļēāļāđāļāļ āļāļģāļŦāļāļ āđāļĨāļ°āļāļĢāļąāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļŦāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļ āļēāļĒāđāļāđāļāļĢāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļĩāđāļāļģāļŦāļāļ.
- āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļĩāļĄāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļŦāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļāļīāļāļąāļāļīāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ āđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļēāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļāļāļĩāļĄāļāļēāļāđāļŦāđāļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļąāļāļāļīāļĻāļāļēāļāļāļāļāļāļāļāđāļāļĢ.
- āļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāđāļĨāļ°āđāļŦāđāļāļģāļāļĢāļķāļāļĐāļēāđāļāđāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āđāļāļ·āđāļāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļāļāļ·āđāļ āđ āļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļĄāļāļāļŦāļĄāļēāļĒāļāļēāļāļāļđāđāļāļąāļāļāļąāļāļāļąāļāļāļē.
- āļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļāļāļĒāđāļēāļāđāļāļāļĒāđāļēāļāļŦāļāļķāđāļāļŦāļĢāļ·āļāļāļąāđāļāļŦāļĄāļāļāļāļāļāļāļāļēāļāļāļēāļ āļāļąāļāļāļĩāđ.
- āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ.
- āļāļąāļāļāļģāđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļ āļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļĢāļēāļĒāđāļāļ·āļāļ āļĢāļēāļĒāđāļāļĢāļĄāļēāļŠ āđāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļāļĩ āļāđāļāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ āļāļĨāļāļāļāđāļāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļĨāļ°āļāļāļāđāļāļĩāđāļĒāļĢāļąāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļĢāļ°āļĄāļēāļāļāļēāļĢāļĨāđāļ§āļāļŦāļāđāļē 3-5 āļāļĩ.
- āļĻāļķāļāļĐāļēāđāļĨāļ°āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļāđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļ āđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļāļāļāļĨāļēāļāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļāđāļāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļŠāļĢāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļāđāļ āļāļāļāļļāļĨ āļāļāļāļģāđāļĢāļāļēāļāļāļļāļ āđāļĨāļ°āļāļāļāļĢāļ°āđāļŠāđāļāļīāļāļŠāļ āđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļŠāļāļēāļāļ°āļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļāļģāļāļąāļāļāļđāđāļĨāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĨāļāļāļāđāļāļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ.
- āļ§āļēāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļāļ·āđāļāđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĨāļ°āļāļĨāļāļāļāđāļāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļĨāļķāļāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģāļāļĢāļ°āļĄāļēāļāļāļēāļĢāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ.
- āļĻāļķāļāļĐāļēāđāļāļ§āđāļāđāļĄāđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļ āļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļāļ·āđāļāļāļģāļĄāļēāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļāļīāļāļāļēāļĄāđāļĨāļ°āļāļĢāļąāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļŦāđāļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļąāļāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļĢāļ°āļāļļāļĄāļāļāļ°āļāļāļļāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāļĒāđāļēāļāļāđāļāļĒāđāļāļĢāļĄāļēāļŠāļĨāļ°āļŦāļāļķāđāļāļāļĢāļąāđāļ āļŦāļĢāļ·āļāđāļĄāđāļāđāļāļĒāļāļ§āđāļēāļāļĩāļĨāļ°āļŠāļĩāđāļāļĢāļąāđāļ.
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- āļāļģāđāļŠāļāļāļĢāļēāļĒāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāđāļāđāļŠāļāļāđāļāļ°āļāđāļēāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļāđāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļĢāļ°āļāļąāļāļŠāļđāļ.
- āļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāļāļąāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļ āļēāļĒāđāļāđāļĨāļ°āļ āļēāļĒāļāļāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļāļēāļāļēāļĢ āļŠāļāļēāļāļąāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļĢāļīāļĐāļąāļāļŦāļĨāļąāļāļāļĢāļąāļāļĒāđāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļāļāļāļļāļ āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ.
- āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļ āļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļĩāđāļāļĢāļķāļāļĐāļēāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļĨāļ°āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļ āļēāļāļĢāļąāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ.
- āļāļąāļāļāļģāđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļ āļĢāļēāļĒāļāļēāļāļĨāļāļāļļāļāļĢāļēāļĒāđāļāļ·āļāļ āļĢāļēāļĒāđāļāļĢāļĄāļēāļŠ āđāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļāļĩ āļāđāļāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ āļāļĨāļāļāļāđāļāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļĨāļ°āļāļāļāđāļāļĩāđāļĒāļĢāļąāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļĢāļ°āļĄāļēāļāļāļēāļĢāļĨāđāļ§āļāļŦāļāđāļē 3-5 āļāļĩ.
- āļĻāļķāļāļĐāļēāđāļĨāļ°āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļāđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļ āđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļāļāļāļĨāļēāļāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļāđāļāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļŠāļĢāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļāđāļ āļāļāļāļļāļĨ āļāļāļāļģāđāļĢāļāļēāļāļāļļāļ āđāļĨāļ°āļāļāļāļĢāļ°āđāļŠāđāļāļīāļāļŠāļāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļŠāļāļēāļāļ°āļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļāļēāļĢāļ§āļēāļāđāļāļāđāļĨāļāļāļģāļŦāļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ.
- āļāļąāļāļāļģ Financial Forecast, Cashflow Projection āđāļĨāļ° Feasibility Study.
- āļ§āļēāļāđāļāļāđāļĨāļ°āļāļģāļŦāļāļ āļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļāļĒāļāđāļēāļāļāļīāļāļāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļĨāļķāļāđāļĨāļ°āđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļĨāļēāļ.
- āļāļīāļāļāļēāļĄāđāļĨāļ°āļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļāļ·āđāļāđāļāļīāđāļĄāļĄāļđāļĨāļāđāļēāđāļĨāļ°āļĨāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ S.W.O.T. (Strengths, Weakness, Opportunities, Threats) āđāļāļ·āđāļāļĢāļ°āļāļļāļāļļāļāđāļāđāļ āļāļļāļāļāđāļāļ āđāļāļāļēāļŠ āđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļĩāđāļāļēāļāđāļāļīāļāļāļķāđāļ.
- āļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļĩāļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļēāļāļĩāļĄāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļŦāđāļĄāļĩāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļ.
- āļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāļāļąāļ āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļ āļēāļĒāđāļ āđāļāđāļ āļāđāļēāļĒāļāļąāļāļāļĩ āļāđāļēāļĒāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ āđāļĨāļ°āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļĄāļąāđāļāđāļāļ§āđāļēāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļāđāļāđāļāļāļēāļĄāđāļāļāļāļĩāđāļāļģāļŦāļāļ.
- āļāļīāļāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļģāļāļēāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļ āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļ āļēāļĒāļāļāļ āđāļāđāļ āļŠāļāļēāļāļąāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļĢāļ·āļĐāļąāļāļāļĩāđāļāļĢāļķāļāļĐāļēāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļĨāļ°āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļģāļāļąāļāļāļđāđāļĨ.
- āļāļēāļĢāļāļīāļāļāđāļāļāđāļēāļ§āļŠāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļąāļĒāļ āļēāļĒāļāļāļāļāļĩāđāļŠāđāļāļāļĨāļāđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļāļīāļāļāļēāļĄ āđāļāļ§āđāļāđāļĄāđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļ āļāļĨāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļĨāļ°āļāđāļĒāļāļēāļĒāļ āļēāļāļĢāļąāļ āļāļĩāđāļāļēāļāļŠāđāļāļāļĨāļāđāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ āļāļąāļāļāļąāļĒāļ āļēāļĒāđāļāđāļĨāļ°āļ āļēāļĒāļāļāļ āļāļĩāđāļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ āļāļąāđāļāđāļāđāļāļīāļāļāļ§āļāđāļāļīāļāļĨāļ āļāļĢāđāļāļĄāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļ§āļāļēāļāļĢāļąāļāļĄāļ·āļ.
- āļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļēāļāļāļ·āđāļ āđ āļāļēāļĄāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļĄāļāļāļŦāļĄāļēāļĒ āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļĐāļąāļ āđāļāļĒāđāļĨāļāļāđ āļāļĢāļīāļ§āļīāđāļĨāļ āļāļēāļĢāđāļ āļāļģāļāļąāļāļ āļēāļĢāļāļīāļāļāļĩāđāļāļģāļŦāļāļ.
- āđāļāđāļĢāļąāļāļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩāļŦāļĢāļ·āļāļāļļāļāļ§āļļāļāļīāļāļĒāđāļēāļāļāļ·āđāļāļāļĩāđāđāļāļĩāļĒāļāđāļāđāļĢāļ°āļāļąāļāđāļāļĩāļĒāļ§āļāļąāļāđāļāļŠāļēāļāļēāļ§āļīāļāļēāđāļ āļŠāļēāļāļēāļ§āļīāļāļēāļŦāļāļķāđāļ āļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļąāļāļāļĩ āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļļāļĢāļāļīāļ āđāļĻāļĢāļĐāļāļŠāļēāļŠāļāļĢāđ.
- āļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļŠāļīāļāļāļĢāļąāļāļĒāđāļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļĒāđāļēāļāļāđāļāļĒ 7-10 āļāļĩ āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ 3-5 āļāļĩ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļāļĢāđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļģāļāļĢāļ°āļĄāļēāļāļāļēāļĢāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļĄāļđāļĨāļāđāļēāđāļāļĢāļāļāļēāļĢ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļēāđāļāđāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļāļāļļāļ āļāļĨāļēāļāđāļāļīāļ āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāļąāđāļāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļĨāļ°āļāđāļēāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻ.
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĩāļĄ āļāļēāļĢāļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāļāļĩāđāļāļĩ.
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĩāļĄ āļāļēāļĢāļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāļāļĩāđāļāļĩ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāđāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļāļīāļāļāđāđāļ§āļĢāđāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļāđ (āđāļāđāļ SETSMART, SETTRADE Streaming, Bisnews, ThaiBMA Bloomberg, Reuters āļāļ°āļāļīāļāļēāļĢāļāļēāđāļāđāļāļāļīāđāļĻāļĐ).
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļāļīāļāđāļāļīāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđ āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļāļĢāļīāļĄāļēāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāđāļāļāļąāļāļŦāļē.
- āļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ āļāļąāļāļĐāļ° āđāļĨāļ°āļŠāļĄāļĢāļĢāļāļ°āļāļĩāđāļāļģāđāļāđāļāđāļāļāļēāļ.
- āļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļĄāđāļāđāļāļĒāļāļ§āđāļē 7-10 āļāļĩ.
- āļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļāļģāđāļŦāļāđāļ āļāļđāđāļāļąāļāļāļēāļĢ āļŦāļĢāļ·āļ āļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļĢāļ°āļāļąāļāļŠāļđāļ āļāļĒāđāļēāļāļāđāļāļĒ 3 āļāļĩ.
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ° āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļąāđāļāļŠāļđāļ āđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄ Excel, Power BI āļŦāļĢāļ·āļāļāļāļāļāđāđāļ§āļĢāđāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāđāļāđāļāļĩ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļēāđāļāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļ Financial Modeling, Cashflow Management, āđāļĨāļ° Risk Management.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļĢāļ°āļāļąāļāļŠāļđāļ.
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļĩāļĄ āđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāļāļēāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ.
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļ āļēāļĐāļēāļāļąāļāļāļĪāļĐāđāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļāđāļāļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢāđāļāđāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĩ.
- āļāļēāļĄāļāļĢāļīāļĐāļąāļ āđāļāļĒāđāļĨāļāļāđ āļāļĢāļīāļ§āļīāđāļĨāļ āļāļēāļĢāđāļ āļāļģāļāļąāļ āļāļĢāļ°āļāļēāļĻāļāļēāļĄāļāļģāđāļŦāļāđāļāļāļēāļ.
āļāļąāļāļĐāļ°:
Product Development
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Establish and enforce enterprise-level data governance policies, standards, and controls to support data integrity, security, and lifecycle management..
- Collaborate with stakeholders across business units to define data ownership, stewardship, and accountability models.
- Advise on Data Governance Operating Model, Cloud Governance, and Security Governance to support the client s digital transformation roadmap..
- Digital investment.
- IT infrastructure.
- Application governance.
- Cybersecurity.
- Data & AI.
- Digital product development.
- Facilitate effective data collection, storage, access, and usage aligned with industry best practices and regulatory requirements.
- Lead data stewardship initiatives ensuring consistent data quality, metadata management, and data lifecycle processes.
- Provide expert advisory on governance implications across business areas and propose solutions for cross-team challenges.
- Support cloud governance management and implementation aligned with enterprise architecture and security standards.
- 7-12 years of experience in Data Governance, IT Governance, or Technology Strategy roles..
- Expert proficiency in IT Governance (required)..
- Strong proficiency in Data Governance and governance operating model design (recommended)..
- Experience in Cloud Governance, Security Governance, and digital operating model development (preferred)..
- Strong stakeholder engagement and influencing skills, with the ability to advise senior leaders.
- Experience working on large-scale digital transformation programs is an advantage.
- Strong analytical, problem-solving, and communication skills..
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Education: Information Systems, Data Analytics, Marketing Technology, or Business Intelligence.
- Experience: 3-5 years in system management, data analysis, or MarTech projects.
- Customer segmentation and data analysis.
- Process optimization and system integration skills.
- Collaboration with IT and data teams for reporting enhancement.
- Understanding of customer journey analytics.
- āļāđāļēāļāđāļāđāļāđāļēāļāđāļĨāļ°āļĻāļķāļāļĐāļēāļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļāļŠāđāļ§āļāļāļąāļ§āļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢāļāļĢāļļāļāđāļāļĒ āļāļģāļāļąāļ (āļĄāļŦāļēāļāļ) āļāļĩāđ https://krungthai.com/th/content/privacy-policy āļāļąāđāļāļāļĩāđ āļāļāļēāļāļēāļĢāđāļĄāđāļĄāļĩāđāļāļāļāļēāļŦāļĢāļ·āļāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāđāļāđ āļāļĩāđāļāļ°āļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļĻāļēāļŠāļāļēāđāļĨāļ°/āļŦāļĢāļ·āļāļŦāļĄāļđāđāđāļĨāļŦāļīāļ āļāļķāđāļāļāļēāļāļāļĢāļēāļāļāļāļĒāļđāđāđāļāļŠāļģāđāļāļēāļāļąāļāļĢāļāļĢāļ°āļāļģāļāļąāļ§āļāļĢāļ°āļāļēāļāļāļāļāļāļāđāļēāļāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāđāļ āļāļąāļāļāļąāđāļ āļāļĢāļļāļāļēāļāļĒāđāļēāļāļąāļāđāļŦāļĨāļāđāļāļāļŠāļēāļĢāđāļāđ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļŠāļģāđāļāļēāļāļąāļāļĢāļāļĢāļ°āļāļģāļāļąāļ§āļāļĢāļ°āļāļēāļāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļĢāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§āļŦāļĢāļ·āļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļ·āđāļāđāļ āļāļķāđāļāđāļĄāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļŦāļĢāļ·āļāđāļĄāđāļāļģāđāļāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāļŠāļĄāļąāļāļĢāļāļēāļāđāļ§āđāļāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđ āļāļāļāļāļēāļāļāļĩāđ āļāļĢāļļāļāļēāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāđāļāđāđāļāļ§āđāļēāđāļāđāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§ (āļāđāļēāļĄāļĩ) āļāļāļāļāļēāļāđāļĢāļāļđāđāļĄāđāđāļĨāļ°āđāļāļāļŠāļēāļĢāļāļ·āđāļāđāļāļāđāļāļāļāļĩāđāļāļ°āļāļąāļāđāļŦāļĨāļāđāļāļāļŠāļēāļĢāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āđāļ§āđāļāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđāđāļĨāđāļ§āļāđāļ§āļĒ āļāļąāđāļāļāļĩāđ āļāļāļēāļāļēāļĢāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāļāđāļāļāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāļāđāļēāļāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļĢāļĨāļļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļąāļāļāļļāļāļāļĨāđāļāđāļēāļāļģāļāļēāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļāļļāļāļŠāļĄāļāļąāļāļī āļĨāļąāļāļĐāļāļ°āļāđāļāļāļŦāđāļēāļĄ āļŦāļĢāļ·āļāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļāļ§āļēāļĄāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļāļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļāļ°āđāļŦāđāļāļģāļĢāļāļāļģāđāļŦāļāđāļ āļāļķāđāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļ·āđāļāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄ āđāļāđ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļīāļāđāļāļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāļāđāļēāļāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāđāļāđāļēāļāļģāļŠāļąāļāļāļēāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļāļēāļĄāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āļāđāļēāļāļāđāļ āđāļāļāļĢāļāļĩāļāļĩāđāļāđāļēāļāđāļĄāđāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄ āđāļāđ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļīāļāđāļāļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄ āļŦāļĢāļ·āļāļĄāļĩāļāļēāļĢāļāļāļāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļ āļēāļĒāļŦāļĨāļąāļ āļāļāļēāļāļēāļĢāļāļēāļāđāļĄāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļĢāļĨāļļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āļāđāļēāļāļāđāļāđāļāđ āđāļĨāļ°āļāļēāļ āļāļģāđāļŦāđāļāđāļēāļāļŠāļđāļāđāļŠāļĩāļĒāđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļąāļāđāļāđāļēāļāļģāļāļēāļāļāļąāļāļāļāļēāļāļēāļĢ.
āļāļąāļāļĐāļ°:
Statistics, Python, SQL
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Lead the end-to-end development of analytics and AI projects that strengthen business and customer intelligence across the Siam Piwat data ecosystem.
- Translate business challenges into data science solutions that deliver measurable outcomes and strategic value.
- Collaborate with MIS, Data Engineering, Data Analytics and Business teams to ensure reliable data flow, technical integration, and sustainable implementation.
- Drive analytics initiatives that inform sales strategies, tenant insights, and evolving market opportunities.
- Technical Execution & Supervision.
- Develop and deploy predictive models and analytics frameworks to understand performance patterns, identify growth drivers, and support decision-making.
- Provide technical direction and support to data scientists and analysts to maintain consistency, accuracy, and quality of analytical outputs.
- Apply best practices in data preparation, model governance, and MLOps to ensure scalability and reliability.
- Work closely with cross-functional partners internally and externally to transform analytical insights into actionable business recommendations.
- Business Impact & Innovation.
- Deliver insights that enhance understanding of customer behavior, tenant performance, and overall sales and customer trends.
- Monitor and assess emerging market and consumer trends to guide future business strategies.
- Present complex findings through clear visualizations and storytelling tailored for executive and business audiences.
- Foster a culture of innovation and continuous improvement in analytics practice.
- Education & Experience.
- Master s or Ph.D. in Data Science, Computer Science, Statistics, Mathematics, or a related quantitative discipline.
- Minimum 5-7 years of experience in data science, advanced analytics, or AI solution delivery..
- Demonstrated success in developing and implementing data-driven solutions with measurable business impact.
- Experience in retail, customer analytics, or digital transformation environments is preferred..
- Technical Skills.
- Proficiency in Python, SQL, and PySpark for data analysis and model development..
- Solid understanding of machine learning, AI, and statistical modeling frameworks..
- Familiarity with cloud data platforms (DWS, AWS, GCP, or Azure) and version control tools (Git)..
- Experience with visualization and BI tools such as Power BI, Tableau, Apache Superset, or similar..
āļāļąāļāļĐāļ°:
Power BI, Tableau, Statistics
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Conduct data collection, cleaning, and exploratory analysis to support retail-related use cases such as customer insights and product performance.
- Assist in developing and evaluating machine learning models for forecasting, segmentation, recommendation, and customer behavior analysis.
- Support GenAI and LLM-related tasks, including text classification, summarization, embedding generation, prompt testing, and preparation of datasets for NLP or RAG-style workflows.
- Prepare and document features for analytics and machine learning workflows, ensuring data quality and reproducibility.
- Build dashboards and visualizations using Power BI, Tableau, Plotly, or matplotlib to present insights to business stakeholders.
- Collaborate with senior data scientists, data engineers, and business teams to understand requirements and translate them into analytical tasks.
- Participate in team knowledge-sharing sessions and continuously develop technical skills.
- Bachelor s degree in Data Science, Computer Science, Statistics, Mathematics, Engineering, or a related field.
- Minimum of two years of experience in data analytics or data science.
- Proficiency in Python, including pandas, numpy, and scikit-learn.
- Strong SQL skills for working with large datasets.
- Understanding of common machine learning techniques such as regression, classification, and clustering.
- Exposure to GenAI or LLM tools and libraries such as Hugging Face, LangChain, or OpenAI APIs.
- Experience with data visualization tools such as Tableau, Power BI, or matplotlib.
- Experience with basic NLP tasks such as tokenization, text cleaning, or embedding generation.
- Hands-on experimentation with LLMs or GenAI workflows.
- Familiarity with Git or collaborative coding practices.
- Experience in retail, e-commerce, or consumer analytics environments.
- CP AXTRA | Lotus's
- CP AXTRA Public Company Limited.
- Nawamin Office: Buengkum, Bangkok 10230, Thailand.
- By applying for this position, you consent to the collection, use and disclosure of your personal data to us, our recruitment firms and all relevant third parties for the purpose of processing your application for this job position (or any other suitable positions within Lotus's and its subsidiaries, if any). You understand and acknowledge that your personal data will be processed in accordance with the law and our policy.".
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Prepare detailed analysis of engineering and manufacturing processes and data, including site visit, client interviews, current flow validation and development of solution architectures detailing process steps, hand offs and decision points.
- Identify engineering and manufacturing cases for improvement and value proposition related to the cases for clients.
- Analyze value business cases for engineering and manufacturing clients.
- Gather, validate and document engineering and manufacturing requirements.
- Define future state scenarios and draw user journeys.
- Provide on site solution support to clients, answering complex questions on function and usage of product.
- Serve as primary support liaison between company and clients, conveying client feedback to solution development.
- Assist in data collection, system configuration, and troubleshooting for engineering and manufacturing projects.
- Prepare functional & technical documents, reports and diagrams to support project execution and client deliverables.
- Map the board room to shop floor approach and processes of clients.
- Engage specialists in ecosystem as needed to ensure the success of sales opportunity and project delivery.
- Continuously develop technical and consulting skills through hands-on project experience and structured training.
- Support practice development and sales activities.
- Bachelor s Degree in a related engineering discipline industrial, production, mechanical, electrical, mechatronics or chemical engineering.
- Good understanding of the Industry 4.0 transformation of engineering and manufacturing.
- Good understanding of Smart Factory and Digital Engineering contexts.
- Familiarity with IoT, digital twin and data analytics for engineering and manufacturing.
- Familiarity with business value case analysis for engineering and manufacturing.
- Experience in Design Thinking and Agile approaches with ability to ensure the project success on time and within budget.
- Ability to work with shop floor people at client sites.
- Strong skills in developing and presenting clear and concise solution briefings.
- Exceptionally strong verbal and written communication skills with both Thai and English required.
- Good interpersonal and organizational skills.
āļāļąāļāļĐāļ°:
Microsoft Office, Excel, SAP
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- āļāļąāļāļāļģ Financial Model āđāļāļ·āđāļāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļ§āļēāļāđāļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļŦāđāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļŊ āđāļĨāļ°āļāļĨāļļāđāļĄāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļŦāđāļĄāļĩāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļīāļāļāļļāļāļāļĩāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļāļ°āļāļāļāļāļļāļĢāļāļīāļ āđāļĨāļ°āđāļāļĩāļĒāļāđāļāļĩāļĒāļāļāļąāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāļąāđāļāļāļģāđāļāđ.
- āđāļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāđāļāđāļēāļāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāđāļāļ·āđāļāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŦāļēāđāļāļīāļāļāļļāļāļāļēāļāđāļŦāļĨāđāļāđāļāļīāļāļāļļāļāļ āļēāļĒāļāļāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļŊ.
- āļāļīāļāļāļēāļĄāļāļ§āļēāļĄāļāļ·āļāļŦāļāđāļēāļāļāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļīāļāļāļļāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāđāļēāļāđ āļāļĢāđāļāļĄāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĨāļāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāļāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļāļąāļāļāļģāđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļĢāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļĨāļķāļ (Ad-hoc Analysis) āļāļĩāđāđāļāđāļāļāļĢāļ°āđāļĒāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāđāļŦāđāļāļąāļāļāđāļēāļĒāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ āđāļĨāļ°āļāļāļ°āļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļĐāļąāļ āđāļāđāļ āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļĄāļđāļĨāļāđāļēāļāļīāļāļāļēāļĢ (Valuation) āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļģ Sensitivity Analysis āļŦāļĢāļ·āļ āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĨāļāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļāļĢāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļāđ āđāļāđāļāļāđāļ.
- āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļŠāļāļēāļāļ°āļāļĢāļ°āđāļŠāđāļāļīāļāļŠāļāđāļĨāļ°āļāļąāļāļĢāļēāļŠāđāļ§āļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļĩāđāļŠāļģāļāļąāļāļāļāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļŦāđāļāļāļ°āļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļļāļāđāļāļ·āļāļ āļāļĢāđāļāļĄ monitor āļāļąāļāļĢāļēāļŠāđāļ§āļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļŊ āđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļāđāļāļĢāļ·āļ āđāļŦāđāđāļāđāļāđāļāļāļēāļĄāļāđāļĒāļāļēāļĒ.
- āļ§āļēāļāđāļāļāđāļĨāļ°āđāļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāđāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļąāļāļāļąāļāļāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļāđāļēāđāļāļ·āđāļāļāļ·āļ (Credit Rating) āđāļāļ·āđāļāļāļąāļāļāļģ Rating āļāļāļāđāļāļĢāđāļĨāļ°āļāļĢāļēāļŠāļēāļĢāļŦāļāļĩāđ.
- āļāļīāļāļāļēāļĄāļāđāļēāļ§āđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļāđāļĨāļ°āļŠāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļāļāļāļĨāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļāļāđāļāļĒāđāļĨāļ°āļāđāļēāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻ.
- āļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩ/āđāļ āļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļąāļāļāļĩ āđāļĻāļĢāļĐāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ āļŦāļĢāļ·āļāļŠāļēāļāļēāļāļ·āđāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļģ Financial Model āļŦāļĢāļ·āļ Feasibility āļŦāļĢāļ·āļ Corporate Finance āđāļāđāļāđāļ§āļĨāļē 3 āļāļĩāļāļķāđāļāđāļ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāđāļēāļāļāļąāļāļāļĩāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āđāļāļīāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļąāļāļĢāļēāļŠāđāļ§āļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļĩāđāļŠāļģāļāļąāļ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ Microsoft Office āđāļāļĒāđāļāļāļēāļ° Excel āļāļąāđāļāļŠāļđāļ āļŦāļēāļāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļĢāļ°āļāļ SAP, āđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ āļŦāļĢāļ·āļ Digital Tools āļāđāļēāļāđ āļāļ°āđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāđāļāđāļāļāļīāđāļĻāļĐ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢāļ āļēāļĐāļēāļāļąāļāļāļĪāļĐāđāļāđāđāļāđāļāļāļĒāđāļēāļāļāļĩ āļāļēāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļđāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāļĩāļĒāļ.
- āļĄāļĩāļāļąāļĻāļāļ°āļāļāļīāļāļĩāđāļāļĩāđāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļ āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļĢāļ°āļāļ·āļāļĢāļ·āļāļĢāđāļ āļĄāļāļļāļĐāļĒāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđāļāļĩ āļāļģāļāļēāļāđāļāđāļāļāļĩāļĄ āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļąāļāļāļīāļāļāļāļāļŠāļđāļ.
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āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđ:
5 āļāļĩāļāļķāđāļāđāļ
āļāļąāļāļĐāļ°:
Business Statistics / Analysis, English
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
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- Analyze business requirements and translate them into actionable insights.
- Collaborate with stakeholders to identify and document project objectives.
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- Work closely with development teams to ensure solutions align with business goals.
- Monitor project progress and provide regular updates to stakeholders.
- Identify areas for process improvement and recommend solutions.
- Conduct data analysis to support decision-making processes.
- Bachelor s degree in Business Administration, Information Technology, or a related field.
- At least 5 experience as a Business Analyst.
- Experience in OTA is a plus.
- Strong analytical and problem-solving skills.
- Excellent communication both thai & English and interpersonal abilities.
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