āđāļĄāđāļĄāļĩāļāļģāđāļŦāļāđāļāļāļēāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļĩāđ āļāđāļāđāļāļāļĩāđāđāļāđāļāļāļģāđāļŦāļāđāļāļāļēāļāļāļĩāđāļāļļāļāļāļēāļāļāļ°āļŠāļāđāļ
āļāļąāļāļĐāļ°:
Research, Financial Modeling, Excel, English
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Conduct in-depth market and industry research to identify AI trends, best practices, and competitive benchmarks.
- Analyze business processes, value chains, and data ecosystems to uncover AI-driven opportunities.
- Develop AI business cases, including financial impact assessments, cost-benefit analyses, and value realization frameworks.
- Design and maintain a prioritized AI adoption roadmap aligned with business goals, feasibility, and return on investment (ROI).
- Assist in the development of AI strategy, governance models, and roadmaps for enterprise-wide AI adoption.
- Collaborate with data scientists, architects, and business teams to ensure alignment between AI use cases and implementation feasibility.
- Create and deliver executive presentations, reports, and business cases to communicate AI recommendations effectively.
- Support AI maturity assessments and capability-building initiatives for client organizations.
- Key Qualifications.
- Minimum of 2 years of experience in management consulting, digital strategy, AI/analytics, or business transformation.
- Proven expertise in value case development, business impact analysis, and financial modeling.
- Strong problem-solving and analytical skills, with experience in data-driven decision-making.
- Familiarity with AI, data analytics, machine learning concepts, and digital transformation.
- Experience in building AI roadmaps and prioritizing initiatives based on feasibility and business impact.
- Ability to work effectively in cross-functional teams and communicate with both technical and business stakeholders.
- Proficiency in PowerPoint and Excel for strategic storytelling and financial modeling.
- Fluency in Thai and English is required.
- Why Join Accenture?.
- At Accenture, we offer a dynamic and inclusive work environment, exposure to cutting-edge AI initiatives, and opportunities to collaborate with top industry professionals. Join us in shaping the future of AI-driven business transformation.
āļāļąāļāļĐāļ°:
Microsoft Office
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- āļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļ āļāļīāļāļāļēāļĄ āđāļĨāļ°āļ§āļēāļāđāļāļāļāļąāļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļāļāļāļāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ.
- āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļēāļāļāļąāļāļŦāļĄāļēāļĒāļāđāļēāļāđ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāđāļēāđāļāđāļāđāļēāļĒāļāļāļāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ.
- āļāļąāļāļāļģāļŠāļĢāļļāļāļāļąāļāļāļķāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļļāļĄ āļāļēāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĄāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļĄāļāļāļŦāļĄāļēāļĒ āđāļĨāļ°āļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāļŠāļĢāļļāļāļāļēāļāļāļēāļāđāļāđāļĨāļ°āļŠāđāļ§āļāļāļēāļ āđāļāļ·āđāļāļāļģāđāļŠāļāļāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļĢāļāļāļąāļāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ.
- āļāđāļāļŦāļēāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĄāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļĄāļāļāļŦāļĄāļēāļĒāļāļēāļāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļ§āļāļīāļāđāļāļ·āđāļāļāļāđāļāđāļāļ·āđāļāđāļāđāļāļāļēāļāđāļĨāļ·āļāļāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāļāļāļāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ.
- āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢ āđāļĨāļ°āđāļāđāđāļāļāļąāļāļŦāļēāđāļŦāđāļāļēāļāļāļĢāļĢāļĨāļļāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļēāļĄāļāļĩāđāļāļąāđāļāđāļ§āđāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ.
- āļāļīāļāļāđāļāļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāļāļąāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāđāļēāļāđ āļāļąāđāļāļ āļēāļĒāđāļāđāļĨāļ°āļ āļēāļĒāļāļāļāļāļāļāđāļāļĢ āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļāļēāļĢāļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļāļāļāļāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđāļāđāļāđāļāļāđāļ§āļĒāļāļ§āļēāļĄāļŠāļ°āļāļ§āļāļĢāļ§āļāđāļĢāđāļ§āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ.
- āļāļēāļāļāļ·āđāļāđ āļāļēāļĄāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļĄāļāļāļŦāļĄāļēāļĒ.
- āļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩāļāļķāđāļāđāļ āļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļļāļĢāļāļīāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāđāļēāļāļāļ·āđāļāđāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļāļģāđāļŦāļāđāļāļāļēāļ 5 āļāļĩ āļāļķāđāļāđāļ.
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ āđāļĨāļ°āđāļāđāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄ Microsoft Office āļāļąāđāļāļāļ·āđāļāļāļēāļāđāļāđ.
āļāļąāļāļĐāļ°:
Accounting, ERP, SAP
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Responsible for management report and analyze productivity by each of businesses such as Fixed Broadband, Enterprise business and New business as focused.
- Provide in-sight analysis of financial performance to management to understand the financial situation.
- Assist in consolidation role as part of month-end.
- Prepare monthly variance analysis compare to the actual and budget, explain, and investigate any major differences, and understand key business drivers.
- Collaborate with business unit owner to understand products/services and aligned with the accounting operation team and related team.
- Perform a variety of the reports/ad hoc based on the requirement or the business issues a necessary.
- Bachelor s degree in accounting.
- Experiences in overall accounting (consolidation is preferred) at least 3 years.
- Knowledge of business, product, costing, and financial planning & reporting.
- Proven ability to work functionally.
- Having analytical skills and be able to analyze the financial data.
- Good communication (both written and verbal) skills.
- Co-ordination skill with a positive attitude.
- Fast-paced with the ability to be flexible prioritize multiple tasks and manage deadline.
- Experience with standard ERP systems (SAP is preferable) and MS Office (Excel, PowerPoint, etc.).
āļāļąāļāļĐāļ°:
Excel
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- āļĢāļąāļāļāļīāļāļāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļēāļĢāļŠāļīāļāļāđāļē āđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļāļāļĢāļ°āļĄāļēāļ.
- āļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āđāļĨāļ°āļāļīāļāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļāļāļĩāđāļāļĢāļāļāļąāļāļāļĨāļļāđāļĄāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒ āđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āļāļļāđāļāļāļēāļĢāļāļēāļĒ.
- āļāļāļāļāļĢāļ§āļāļāļĨāļēāļ āđāļāđāļēāđāļĒāļĩāđāļĒāļĄāļĢāđāļēāļāļāđāļēāđāļāļ·āđāļāđāļāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļāļģāļĄāļēāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļāļēāļŠāļāļēāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļāđāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļĒāļāđāļāļāļāļēāļ āļāļēāļĢāļāļąāļāļĢāļēāļĒāļāļēāļĢāļŠāđāļāđāļŠāļĢāļīāļĄāļāļēāļĢāļāļēāļĒāļāđāļēāļāđ.
- āļ§āļēāļāđāļāļāļāļģāđāļŠāļāļāļŠāļīāļāļāđāļē āđāļāđāļēāļāđāļāļāļāļēāļ Modern Trade āđāļĨāļ° Traditional Trade.
- āļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļīāļāļāđāļē Premium āđāļāļ·āđāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļĢāļāļąāļāļāđāļāļāļāļēāļ Modern Trade āđāļĨāļ° Traditional Trade.
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- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļĨāļēāļ āļŠāļīāļāļāđāļēāļāļđāđāđāļāđāļ āđāļāļ·āđāļāļŦāļēāļāđāļāļāļ§āđāļēāļāļāļāļāļāļĨāļēāļāđāļāļāļēāļĢāļāļāļāļŠāļīāļāļāđāļēāđāļŦāļĄāđ.
- āļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāļāļąāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļ āļēāļĒāđāļāļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļđāđāļāđāļē āđāļĨāļ°āđāļĢāļāļāļēāļ.
- āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļēāļĢāļāļēāļĒāļāļĢāļ°āļāļģāđāļāļ·āļāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļĨāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļāļĢāļēāļĒāđāļāļĢāļĄāļēāļŠāđāļŦāđāļāļēāļāļāļđāđāļāđāļēāđāļĨāļ°āļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļĢāļēāļ.
- āļ§āļļāļāļīāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļē āļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩ / āđāļ āļŠāļēāļāļēāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļļāļĢāļāļīāļ,āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ.
- āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđ āļāđāļēāļ Marketing āļŦāļĢāļ·āļ Trade marketing āđāļāļāđāļāļāļāļēāļ Traditional Trade / Modern Trade 1 āļāļĩāļāļķāđāļāđāļ.
- āļŦāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļāļļāļĢāļāļīāļ FMCG āļāļ°āđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāđāļāđāļāļāļīāđāļĻāļĐ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāļ āļēāļĐāļēāļāļąāļāļāļĪāļĐāđāļāđāļāļĩ (āļāļąāļ āļāļđāļ āļāđāļēāļ āđāļāļĩāļĒāļ).
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļāļīāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ āļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļ āļāļēāļĢāđāļāļĢāļāļēāļāđāļāļĢāļāļ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđ Microsoft Excel āđāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāđāļāđāļāļĩ (Vlookup / Pivot āđāļāđ).
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļīāļāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļąāļāļŦāļ§āļąāļāđāļāđ.
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- āļ§āļļāļāļīāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩāļāļķāđāļāđāļ āļāđāļēāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļļāļĢāļāļīāļ āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļĩ āļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļĻāļĢāļĐāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āļŦāļĢāļ·āļāļŠāļēāļāļēāļ§āļīāļāļēāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāđāļēāļ Wealth Banking, Private Banking āļŦāļĢāļ·āļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āļāļĒāđāļēāļāļāđāļāļĒ 3 āļāļĩ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļāļāļĢāļđāđāđāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļāļēāļāļēāļĢ āļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ āđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļāļēāļĢ.
- āļĄāļĩāļĄāļāļļāļĐāļĒāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđāļāļĩāđāļāļĩ āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āđāļāļāļēāļĢāļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢāđāļĨāļ°āđāļŦāđāļāļģāļāļĢāļķāļāļĐāļē.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļ āļēāļĐāļēāļāļąāļāļāļĪāļĐāđāļāđāđāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĩ.
- 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°āļŠāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļąāļāļāļļāļāļāļĨāđāļāđāļēāļāļģāļāļēāļ 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°:
Research, Excel, English
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļķāļāļāļēāļ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Support consultants on researching through interviews and online research, then consolidating and analyzing data.
- Deliver and interpret researched data and content into key summary.
- Manage multiple source of data and translate/convey into material for business uses.
- Seek opportunities to learn about other cultures and other parts of the business across the Network of PwC firms.
- Uphold the firm's code of ethics and business conduct.
- Preferred skills.
- Bachelor s degree in Engineering, Science, Statistical, Economics and etc. Or a student from top schools during the break.
- Proficient in computer skills such as PowerPoint, Word and Excel.
- Strong written and verbal communication skills in both English and Thai language.
- An ability to work effectively in a fast-paced and dynamic environment.
- A team player and keen learner.
- Education (if blank, degree and/or field of study not specified).
- Degrees/Field of Study required: Bachelor Degree Degrees/Field of Study preferred:Certifications (if blank, certifications not specified).
- Required Skills.
- Optional Skills.
- Desired Languages (If blank, desired languages not specified).
- Travel Requirements.
- Not Specified
- Available for Work Visa Sponsorship?.
- No
- Government Clearance Required?.
- No
āļāļąāļāļĐāļ°:
Legal, English
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- To maintain bar floor standard operating procedures.
- To ensure a high level of customer satisfaction.
- To ensure the beverage service practices adhere to the Alain Ducasse philosophy.
- To prepare correct drinks ordered according to recipes and quality standard.
- To maintain a clean beverage service area, cleaning of materials, surfaces, glassware & chinaware.
- Assisting in the deliveries and bar maintenance.
- Ensure open/close duties are performed to the required standard.
- To maintain the highest standards of personal hygiene, dress and punctuality.
- To maintain stock levels which are appropriate in order to deliver the highest levels of service.
- To maintain proper dining-room etiquette and operations of the partner.
- To communicate with superiors regarding any changes or problems with service.
- To ensure the alcohol policies are followed through.
- Other duties as assigned by superiors.
- Base Salary + On duty Allowance 100āļŋ / day + Service Charge.
- Full working rights for Thailand.
- Previous experience in similar establishment (same standing) 1 - 2 years.
- Customer care skills.
- Attention to detail.
- Ability to work under pressure Autonomy & initiative.
- Ability to handle a complex and multi-faceted role.
- Fluent in English Motivational skill.
- Efficient & Creative Beverage knowledge (wine, spirit, cocktail, coffee, tea, water).
- Legal obligation (Alcohol licensee).
- Conversational English.
- If you are passionate about delivering outstanding customer service and contributing to the success of a dynamic organisation, we encourage you to apply for this exciting opportunity.
- Interested person may send your resume to [email protected].
āļāļąāļāļĐāļ°:
Statistics, Data Analysis, SQL
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Data Science Foundations: Strong foundation in data science, statistics, and advanced data analytics, including data visualization to communicate insights effectively.
- Exploratory Data Analysis (EDA): Skilled in performing EDA to uncover patterns, detect anomalies, and generate meaningful insights from data.
- Experimentation & Testing: Skilled in designing A/B tests or other experimental designs to measure business impact, analyze results, and communicate findings clearly to stakeholders.
- Machine Learning & AI.
- Model Development & Deployment: Experience in building, deploying, and optimizing machine learning models on large datasets.
- Generative AI (GenAI): Opportunity to work on GenAI projects that drive innovation and impactful business solutions.
- Problem-Solving & Collaboration.
- Analytical & Problem-Solving Skills: Strong analytical and problem-solving abilities focused on deriving actionable insights from data.
- Team Collaboration: Ability to work effectively both independently and as part of a collaborative team, contributing to shared project goals.
- Technical Expertise.
- Proficiency in Big Data Technologies: Expertise in Spark, PySpark, and SQL for large-scale data processing focused on feature creation for machine learning models and data analysis tasks.
- Programming Skills: Strong proficiency in Python for data analysis and machine learning (including libraries like Pandas, PySpark, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Matplotlib, Plotly, Seaborn, etc.).
- Python Notebooks: Familiarity with Jupyter, Google Colab, or Apache Zeppelin for interactive data analysis and model development.
- Platform Experience: Experience in using PySpark on cloud platforms such as Azure Databricks or other platforms (including on-premise) is a plus.
- Education & Experience.
- Educational Background: Bachelor s or advanced degree in Data Science, Statistics, Computer Science, Computer Engineering, Mathematics, Information Technology, Engineering, or related fields.
- Work Experience: At least 2-3 years of relevant experience in Data Science, Analytics, or Machine Learning, with demonstrated technical expertise and a proven track record of driving data-driven business solutions.
āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđ:
āđāļĄāđāļāļģāđāļāđāļāļāđāļāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāļģāļāļēāļ
āļāļąāļāļĐāļ°:
English
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŋ15,000+
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļēāļāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļēāļāļēāļĢ, āļāļēāļāļĢāļ°āļāļāđāļāļĢāļĻāļąāļāļāđ āđāļĨāļ°āļāļēāļāļĢāļ°āļāļāđāļāļāđāļē.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļāļāđāļāļ āļāļīāļāļāļąāđāļ āđāļĨāļ°āļāļģāļĢāļļāļāļĢāļąāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļāđāļāļāđāļē āļĢāļ°āļāļāđāļāļĢāļĻāļąāļāļāđ āļĢāļ°āļāļāļāļĢāļąāļāļāļēāļāļēāļĻ āļĢāļ°āļāļāļŠāļļāļāļēāļ āļīāļāļēāļĨ āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāļāļąāļāļāļąāļāļāļĩāļ āļąāļĒ.
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļ§āļēāļāđāļāļ āļāļ§āļāļāļļāļĄāļāļāļāļĢāļ°āļĄāļēāļ.
- āļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩāļāļķāđāļāđāļ āļŠāļēāļāļēāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāđāļāļāđāļē.
- āļĄāļĩāđāļāļāļāļļāļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļāļāļ§āļīāļāļēāļāļĩāļāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļāļ§āļāļāļļāļĄ (āļāļ§.) āļāđāļēāļāđāļāļāđāļē (āļāđāļēāļĄāļĩ).
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĩāļĄāļāļēāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāđāļāļāļąāļāļŦāļēāđāļāļāļēāļ°āļŦāļāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāļāļēāļāļ āļēāļĒāđāļāđāđāļĢāļāļāļāļāļąāļāđāļāđāļāļĩ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļąāļāļāļīāļāļāļāļāļŠāļđāļ āļĄāļĩāļ āļēāļ§āļ°āļāļđāđāļāļģ āđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđāļāļ·āđāļāļāļēāļ (MS Office, AutoCAD āđāļāļ·āđāļāļāļāđāļ) āđāļĨāļ°āđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļēāļāļēāļĢ.
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āđāļāļāļēāļĢāļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāļāļąāļāļĨāļđāļāļāđāļē āļāđāļēāļĒāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ āļāļđāđāļĢāļąāļāđāļŦāļĄāļē āđāļĨāļ°āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- Remark: The Bank requires the verification of criminal records prior consideration for employment to ensure secured and maintain standards of the organization.
āļāļąāļāļĐāļ°:
Compliance, Risk Management
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Develop & Implement Data Governance Framework - Establish policies, standards, and best practices for data management.
- Ensure Data Quality & Integrity - Monitor and improve data accuracy, consistency, and completeness.
- Regulatory Compliance & Risk Management - Ensure adherence to data privacy laws (e.g., PDPA, GDPR) and mitigate risks.
- Define Data Ownership & Stewardship - Assign roles and responsibilities for data management across the organization.
- Manage Data Lineage & Metadata - Maintain a data catalog, track data sources, and ensure proper documentation.
- Gather & Translate Business Requirements - Convert business needs into technical specifications for development teams.
- Document functional and non-functional requirements for data and technology projects.
- System & Process Improvement - Identify gaps in existing systems and workflows and recommend improvements.
- Stakeholder Communication - Act as a bridge between business users and IT teams, simplifying complex technical concepts.
- Compliance & Security Considerations - Ensure data solutions align with governance policies and regulatory requirements.
- Bachelor s or Master s degree in Data Science, Information Management, Computer Science, Business Administration, or a related field.
- Certifications in Data Governance (e.g., DAMA CDMP), Data Privacy (e.g., CIPP/E, CIPM), or Risk Management are a plus.
- 10+ years of experience in data governance, data management, or related fields.
- 5+ years in a leadership or managerial role, overseeing data governance initiatives.
- Proven track record in developing and implementing data governance frameworks, policies, and standards.
- Hands-on experience in data quality management, metadata management, and data lineage tracking.
- Strong background in regulatory compliance (e.g., PDPA, GDPR, CCPA) and risk management.