āđ€āļ‡āļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļ‚āļāļēāļĢāļ„āđ‰āļ™āļŦāļē

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ„āļģāļŦāļĨāļąāļ

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļŦāļĄāļ§āļ”āļŦāļĄāļđāđˆāļ‡āļēāļ™

āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļŦāļĄāļ§āļ”āļŦāļĄāļđāđˆāļ‡āļēāļ™

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ

āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™

āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆ
āļ–āļķāļ‡

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—

āļžāļīāļĄāļžāđŒāļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™

āđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨ 1 - 20 āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™ āļˆāļēāļāļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ” 64 āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™
āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļģāļ§āđˆāļē āđ€āļˆāđ‰āļēāļŦāļ™āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
Upload ResumeUpload Resume
āļ­āļąāļžāđ‚āļŦāļĨāļ”āđ€āļĢāļ‹āļđāđ€āļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ AI āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāļˆāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āđāļ™āļ°āļ™āļģāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ Certu Systems Limited 1
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ Certu Systems Limited 1
āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ ,āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ,āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

āđ„āļĄāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ—āļģāļ‡āļēāļ™

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Python, SQL, Database Administration, English, Thai

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŋ35,000 - āļŋ45,000, āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • 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.
āļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļĢāļļāļ‡āđ„āļ—āļĒ 2
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļĢāļļāļ‡āđ„āļ—āļĒ 2

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • 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.
6 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĒāļēāļĄāļžāļīāļ§āļĢāļĢāļ˜āļ™āđŒ 3
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĒāļēāļĄāļžāļīāļ§āļĢāļĢāļ˜āļ™āđŒ 3
āļ›āļ—āļļāļĄāļ§āļąāļ™, āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āļ‡āļēāļ™āļ§āļīāļˆāļąāļĒāđāļĨāļ°āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ ,āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢ āļ‡āļēāļ™āļ§āļīāļˆāļąāļĒāđāļĨāļ°āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ,āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢ

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Statistics, Python, SQL

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • 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.
āļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ‚āļĨāļ•āļąāļŠ 4
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ‚āļĨāļ•āļąāļŠ 4
āļšāļķāļ‡āļāļļāđˆāļĄ, āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ ,āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ,āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Power BI, Tableau, Statistics

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • 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.
āļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāđāļĨāļ™āļ”āđŒ āļžāļĢāļīāļ§āļīāđ€āļĨāļˆ āļ„āļēāļĢāđŒāļ” āļˆāļģāļāļąāļ” 5
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāđāļĨāļ™āļ”āđŒ āļžāļĢāļīāļ§āļīāđ€āļĨāļˆ āļ„āļēāļĢāđŒāļ” āļˆāļģāļāļąāļ” 5

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

7 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Financial Modeling, Cash Flow Management, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŋ45,000 - āļŋ85,000, āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • āļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļģāļāļąāļšāļ”āļđāđāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāđ€āļŠāļīāļ‡āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ.
  • āļˆāļąāļ”āļ—āļģ āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ āđāļĨāļ°āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™ āļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™ āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āļĄāļēāļ“āļāļēāļĢāđƒāļ™āļĄāļīāļ•āļīāļ•āđˆāļēāļ‡ āđ† āđƒāļŦāđ‰āļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļšāđāļœāļ™āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—.
  • āļĻāļķāļāļĐāļēāđāļĨāļ°āļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ—āļēāļ‡āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆ āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™ āđāļĨāļ°āļ•āļĨāļēāļ”āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļ—āļąāđ‰āļ‡āđƒāļ™āđāļĨāļ°āļ•āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­ āļ™āļģāļĄāļē āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ­āļēāļˆāļ°āđ€āļāļīāļ”āļ‚āļķāđ‰āļ™.
1 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļ­āđ„āļ­āđ€āļ­āļŠ 6
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļ­āđ„āļ­āđ€āļ­āļŠ 6

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

SQL, Tableau, Power BI

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Data Cleaning and Preparation - Need to retrieve data from one or more sources and prepare the data so it is ready for numerical and categorical analysis. Data cleaning also involves handling missing and inconsistent data that may affect your analysis.
  • Data Analysis and Exploration - Take a business question or need and turn it into a data question. Then, transform and analyze data to extract an answer to that question. Moreover, find interesting trends or relationships in the data that could bring value to a business.
5 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđāļ­āļ„āđ€āļ‹āļ™āđ€āļˆāļ­āļĢāđŒ 7
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđāļ­āļ„āđ€āļ‹āļ™āđ€āļˆāļ­āļĢāđŒ 7

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Product Development

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • 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..
5 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļĢāļļāļ‡āđ„āļ—āļĒ 8
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļĢāļļāļ‡āđ„āļ—āļĒ 8

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • āļ›āļŽāļīāļšāļąāļ•āļīāļ‡āļēāļ™āļĒāļąāļ‡ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— Infinitas by Krungthai.
  • We are seeking a highly skilled Data Management Specialist to join our team. The ideal candidate will be responsible for managing and analyzing large data, ensuring data integrity, and developing data management solutions to optimize our operations.
  • Design, develop, and maintain data mart and pipeline to ensure accessibility and reliability of data.
6 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļĢāļļāļ‡āđ„āļ—āļĒ 9
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļĢāļļāļ‡āđ„āļ—āļĒ 9

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • āļ›āļŽāļīāļšāļąāļ•āļīāļ‡āļēāļ™āļĒāļąāļ‡ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— Infinitas by Krungthai
  • We seek a skilled Data Scientist to enhance banking through advanced analytics and machine learning. Main responsibility will be transformed complex data into actionable insights and models for risk management, fraud detection, and customer experience optimization. Collaborate with cross-functional teams to implement data-driven strategies that improve business performance and risk management.
  • Data Analysis and Modeling
6 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļĢāļļāļ‡āđ„āļ—āļĒ 10
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļĢāļļāļ‡āđ„āļ—āļĒ 10
āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āļ‡āļēāļ™āļ§āļīāļˆāļąāļĒāđāļĨāļ°āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ ,āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ ,āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” / āđ‚āļ†āļĐāļ“āļē āļ‡āļēāļ™āļ§āļīāļˆāļąāļĒāđāļĨāļ°āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ,āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ,āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” / āđ‚āļ†āļĐāļ“āļē

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Digital Marketing, Big Data, Statistics

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Drive clear and effective business translation of AI/ML products between business and technical stakeholders.
  • Design, develop and leverage Advanced analytics, Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) models to support digital marketing, MarTech, AdTech, and hyper-personalization initiatives.
  • Analyze Big Data to develop effective predictive and recommendation models.
6 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
Upload ResumeUpload Resume
āļ­āļąāļžāđ‚āļŦāļĨāļ”āđ€āļĢāļ‹āļđāđ€āļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ AI āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāļˆāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āđāļ™āļ°āļ™āļģāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļšāļ­āļĢāđŒāļĨāļĩāđˆ āļĒāļļāļ„āđ€āļāļ­āļĢāđŒ 11
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļšāļ­āļĢāđŒāļĨāļĩāđˆ āļĒāļļāļ„āđ€āļāļ­āļĢāđŒ 11
āļžāļĢāļ°āđ‚āļ‚āļ™āļ‡, āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ ,āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” / āđ‚āļ†āļĐāļ“āļē ,āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ / āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™ āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ,āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” / āđ‚āļ†āļĐāļ“āļē,āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ / āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Power BI, Tableau, Finance, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Collect, clean, and analyze data from sales, marketing, and CRM systems.
  • Build and maintain dashboards and performance reports (Power BI, Tableau, or Google Data Studio).
  • Monitor and evaluate campaign results, product performance, and sales trends.
6 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢāļāļĢāļļāļ‡āļĻāļĢāļĩ 12
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢāļāļĢāļļāļ‡āļĻāļĢāļĩ 12

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Budgeting, Procurement, Excel

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŋ45,000 - āļŋ60,000, āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • 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.
6 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļ­āđ„āļ­āđ€āļ­āļŠ 13
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļ­āđ„āļ­āđ€āļ­āļŠ 13

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Sales, Negotiation, Software Development, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Provide technical consultancy and design solutions for Enterprise Customers, primarily focusing on Enterprise Data Service products.
  • Support the Sales team with technical opportunities, prepare technical proposals, and respond to customer requirements.
  • Take ownership of customer solutions and architecture design, including solution costing.
9 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļ­āđ„āļ­āđ€āļ­āļŠ 14
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļ­āđ„āļ­āđ€āļ­āļŠ 14

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Assurance

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Develop and analyze Enterprise Service revenue to understand Product and Service trends within the AIS Group, ensuring that revenue collection, promotion packages, and new services are properly executed according to the company s business conditions.
  • Identify suitable QA methods to reduce revenue loss and prevent errors in the Line Operation's work, sharing knowledge to strengthen revenue assurance.
  • Verify the completeness and accuracy of service calculations, promotion packages, and offerings for corporate customers.
10 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāđ€āļšāļŸ 15
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāđ€āļšāļŸ 15
āļ„āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ•āļĒ, āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ ,āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ,āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

ETL, Power BI, SQL

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • āļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļš Data model āļ—āļĩāđˆāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§.
  • āļŠāđˆāļ§āļĒāļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Data mart āđƒāļŦāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļš use case āļ•āđˆāļēāļ‡āđ†.
  • āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļšāļ—āļĩāļĄ ETL / Data Engineer āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļˆāļąāļ” schema, pipeline āđƒāļŦāđ‰āļ•āļĢāļ‡āļāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢ.
10 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ­āļēāļĒāļīāđ‚āļ™āļ°āđ‚āļĄāļ°āđ‚āļ•āđŠāļ° 16
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ­āļēāļĒāļīāđ‚āļ™āļ°āđ‚āļĄāļ°āđ‚āļ•āđŠāļ° 16

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

2 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Business Statistics / Analysis, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŋ27,100 - āļŋ35,000, āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • 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..
11 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāđ€āļšāļŸ 17
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāđ€āļšāļŸ 17

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Power BI, Python, SQL

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Power BI, Python, SQL Query.
  • Experienced in managing Big Data - 10 million+ Rows.
  • Experienced in FMCG is preferrable.
11 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļļāļāļĢāļ­āļ”āļšāļĢāļīāļ§āđ€āļ§āļ­āļĢāļĩāđˆ 18
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļļāļāļĢāļ­āļ”āļšāļĢāļīāļ§āđ€āļ§āļ­āļĢāļĩāđˆ 18
āļ”āļļāļŠāļīāļ•, āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ ,āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ / āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™ āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ,āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ / āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Data Analysis

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ (Data Analysis).
  • āļāļģāļŦāļ™āļ”āđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļāđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ•āđˆāļēāļ‡āđ†.
  • Cleaning āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ–āļđāļāļ•āđ‰āļ­āļ‡ āđāļĨāļ° āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļĒāļąāļ‡āđ„āļĄāđˆāļ„āļĢāļšāļ–āđ‰āļ§āļ™āđƒāļŦāđ‰āļŠāļĄāļšāļđāļĢāļ“āđŒ.
12 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļ•āļīāđŠāļāļ•āđŠāļ­āļ āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļŠāđŒ āļˆāļģāļāļąāļ” 19
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļ•āļīāđŠāļāļ•āđŠāļ­āļ āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļŠāđŒ āļˆāļģāļāļąāļ” 19

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Quality Assurance, Assurance, Data Analysis, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Perform daily operational tasks such as quality inspection, guidelines and process optimization, queue assignment, and handling escalations for the evaluation project.
  • Work closely with stakeholders to stay updated on guideline developments and provide feedback on implementation and execution.
  • Conduct daily audits on an internal system and provide error analysis and feedback to stakeholders (R&D & Product Manager).
14 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ‚āļĨāļ•āļąāļŠ 20
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ‚āļĨāļ•āļąāļŠ 20
āļšāļķāļ‡āļāļļāđˆāļĄ, āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢ ,āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢ,āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Power BI, Tableau, SQL

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Data Lifecycle Management: A Data PM oversees the entire lifecycle of data projects, from data acquisition, integration, and storage to analysis and visualization. This involves significant understanding of technical processes and data systems.
  • Collaboration with Technical Teams: Work closely with engineers, data scientists, and IT teams to ensure data pipelines and infrastructures align with project goals. This requires a deep understanding of technical jargon, workflows, and dependencies.
  • Monitoring and Reporting: Track project progress and provide regular updates and rep ...
14 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŠāđˆāļ‡āđāļˆāđ‰āļ‡āđ€āļ•āļ·āļ­āļ™āļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāļĄāđˆāļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļˆāđ‰āļēāļŦāļ™āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4